【摘 要】
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研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法。利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局
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研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法。利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。
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