一种面向非线性系统控制的自适应模糊小脑神经网络及研究

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luzhengnan801106

【摘要】

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利用Lyapunov自稳定性准则，将自适应机制引入到模糊小脑神经网络（CMAC）的实时学习算法之中，提高其在闭环控制系统中的鲁棒性，使其能够有效地对模型未知的非线性系统进行实时控制．仿

【作者】

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赵仕俊李逊陈琳

【机构】

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北京科技大学信息工程学院,中国石油大学（华东）计算机与通讯工程学院

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

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2008年3期

【关键词】

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模糊小脑神经网络李雅普诺夫自稳定准则自适应非线性系统 fuzzy CMAC network Lyapunov self-stability equati

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利用Lyapunov自稳定性准则，将自适应机制引入到模糊小脑神经网络（CMAC）的实时学习算法之中，提高其在闭环控制系统中的鲁棒性，使其能够有效地对模型未知的非线性系统进行实时控制．仿真表明自适应CMAC神经网络由于采用了基于Lyapunov自稳定准则的学习算法，系统的跟踪稳定性和误差收敛性都能够得到保证，而且不需离线学习阶段，实时控制效果较好．

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