【摘 要】
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由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少.为此,本文提出复合正交神经
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由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少.为此,本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法,并对小脑模型(CMAC)与PID并行控制作一比较研究.仿真结果表明,当方波(阶跃)输入与正弦输入时CONN实现的前馈控制效果比小脑模型实现的前馈控制效果更好,响应速度更快,这充分地体现了复合正交神经网络的特点,即输出误差小、实时性好、鲁棒性强.
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