【摘 要】
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该文讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接和间接自适应控制方法。与现有方法不同的是这里神经网络的输入信号是机械手是跟随的理想信号，且神经网络的逼近
【机 构】
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大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室(北京)
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该文讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接和间接自适应控制方法。与现有方法不同的是这里神经网络的输入信号是机械手是跟随的理想信号，且神经网络的逼近误差界假设是未知的。该文给出了具体的系统设计算法，并证明了神经网络学习算法的收敛性和整个系统的全局稳定性。最后，算法的有效性通过仿真获得验证。
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