【摘 要】
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该文主要从以下几个方面研究了神经网络在复杂系统建模与控制中的应用:1、研究了基于PCA-RBF神经网络在线自校正软测量模型.2、研究了基于RBF神经网络的动态系统正模型与逆模
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该文主要从以下几个方面研究了神经网络在复杂系统建模与控制中的应用:1、研究了基于PCA-RBF神经网络在线自校正软测量模型.2、研究了基于RBF神经网络的动态系统正模型与逆模型在线自适应校正的方法.依据RBF网络线性输出的特点,给出了辨证模型参数的在线自适应校正的方法.3、研究了非线性时变系统的神经网络自适应内模控制策略.基于逆动力学控制的思想,构造了神经网络结构完全一致的神经网络控制器和神经网络逆动态辨识器.4、设计了一种简单实用的单神经元自适应PID控制器,可用于解决非线性、慢时变系统的控制问题.该文详细阐述了单神经元控制器的设计及其权值和比例系数在线自适应调整方法.5、提出了一种将单神经元自适应PID控制器与Levinson预测器有机结合的单神经元自适应预测控制器,为解决大滞后对象的控制难题提供了有效的控制策略.
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