神经网络控制器在未建模型的非线性系统中的应用

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应用神经网络对未建模型的非线性随机系统进行探讨。采用Spall^〖1〗提出的同步扰动随机逼近的算法,通过系统的输出误差对神经网络控制进行训练。因为系统模型未知,本文在Spall^〖1〗的基础上采用了隐层能自动增加的神经网络,通过实时的对神经网络的结构进行控制,可以实现对未建模型的非线性随机系统的最优控制。
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