【摘 要】
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该论文共分六章,主要内容和结论如下:第一章总结了人工神经网络和进化计算的研究概况;接着对RBFNN的结构、逼近理论、以往的学习算法及其存在的问题进行阐述;最后综述了RBFNN
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该论文共分六章,主要内容和结论如下:第一章总结了人工神经网络和进化计算的研究概况;接着对RBFNN的结构、逼近理论、以往的学习算法及其存在的问题进行阐述;最后综述了RBFNN在非线性控制系统中的应用现状,并提出自己的一些看法.第二章研究基于进化计算和信息论的方法来同时学习RBFNN的结构和参数.第三间讨论了RBFNN结构的改进及其相关问题的解决.第四章作为RBFNN的应用,提供了三个典型快速非线性系统--交流伺服系统、二级倒立摆、柔性机械臂的控制.第五章主要介绍二级倒立摆的RBFNN控制器的虚拟实现.第六章总结全文,给出了该文的主要结论和进一步的研究方向.RBFNN属于一种特殊的前馈模型神经网络,该论文的研究方法和研究成果对其他类型的网络也有借鉴作用.利用进化计算、混沌理论、粗糙集和人工免疫系统等软计算技术研究神经网络及其应用是近几年的研究热点,许多问题有待于进一步探讨.
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