【摘 要】
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本文采用SRN网络模型结合RTRL算法在线辨识非线性被控对象，以另一个SRN网络模型为控制器，并将二者级联；以控制器的输入作为被控对象输出的期望值，求出跟踪误差后，用BPTM算法训练该控制器并使其成为对象的逆模型。文中推导出了权系数更新的计算公式，仿真结果表明该算法具有良好的跟踪性能。
【机 构】
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北京工业大学电控学院自动化系 北京 100022
【出 处】
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中国人工智能学会第10届全国学术年会
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本文采用SRN网络模型结合RTRL算法在线辨识非线性被控对象，以另一个SRN网络模型为控制器，并将二者级联；以控制器的输入作为被控对象输出的期望值，求出跟踪误差后，用BPTM算法训练该控制器并使其成为对象的逆模型。文中推导出了权系数更新的计算公式，仿真结果表明该算法具有良好的跟踪性能。
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