基于神经网络的自适应控制研究综述

• 作者: 宋苏 王文军 郭贤娴
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 自适应控制 神经网络控制器 神经网络辨识 稳定性 鲁棒性 收敛性
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 4076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2005.08.036

摘要

神经网络与自适应控制相结合的研究,已成为智能控制的一个新的分支.自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势.该文综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状,阐述了神经网络模型参考自适应控制及神经网络自校正控制两种典型的控制方案,并对神经网络自适应控制的应用作了介绍.在此基础上,对神经网络自适应控制存在的主要问题,如稳定性、鲁棒性及收敛性等问题作了积极有益的探讨.最后,展望了神经网络自适应控制未来的发展趋势,并指出了其研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋苏	北京工业大学电子信息与控制工程学院	11	253	5.0	11.0
2	王文军	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	25	1.0	1.0
3	郭贤娴		1	25	1.0	1.0