【摘 要】
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传统的Smith神经网络控制器具有抗干扰性差和时滞性较强的弱点，泛函稳定性较差，基于最小信息熵原理，对传统的Smith神经网络控制器进行改进，提出一种基于最小信息熵的LM-Smith神经
【基金项目】
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河南省2011年科技发展计划项目（112102210368）
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传统的Smith神经网络控制器具有抗干扰性差和时滞性较强的弱点，泛函稳定性较差，基于最小信息熵原理，对传统的Smith神经网络控制器进行改进，提出一种基于最小信息熵的LM-Smith神经网络泛函稳定性控制模型，在传统的Smith控制中的神经元模型采用最小信息熵进行泛函加权，实时对被控对象进行辨识，使用二阶泰勒级数展开，提高神经网络泛函收敛速度和稳定性。仿真和算例证明了控制系统的稳定性，收敛精度和收敛速度都有大幅提高。
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