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摘要:
提出的基于神经网络的非线性逆系统自学习控制方案运用逆动力学的基本思想,在系统模型未知的情况下,构造了神经网络一致的控制器和辨识器.运用自适应变步长冲量BP学习算法实现了网络辨识器对系统逆动力学模型的动态辨识,并通过网络辨识器向网络控制器在线动态传递更新权值的方法使神经网络控制器产生期望控制量.使得整个神经网络控制系统具有了自学习、自适应的控制能力.
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文献信息
篇名 基于多层前馈BP网络的非线性逆系统自学习控制
来源期刊 组合机床与自动化加工技术 学科 工学
关键词 自适应 控制器 BP网络 逆系统
年,卷(期) 2003,(8) 所属期刊栏目 控制与检测
研究方向 页码范围 56-58
页数 3页 分类号 TP183
字数 3725字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-2265.2003.08.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王培峰 河北科技大学信息科学与工程学院 20 60 4.0 5.0
2 李青茹 河北师范大学物理学院 24 84 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应
控制器
BP网络
逆系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
组合机床与自动化加工技术
月刊
1001-2265
21-1132/TG
大16开
大连市沙河口区新生路80号504室
8-62
1959
chi
出版文献量(篇)
9363
总下载数(次)
11
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54585
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