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摘要:
该文提出了一个适用于非线性不确定系统的通用的自适应神经网络控制方案,其中只有一个神经网络同时作为控制器和识别器,控制器采用广义的反向传播学习算法(GBP)作为控制器学习算法,实现了学习误差与控制误差的统一,控制器的学习过程就是控制规律控制更新算法的更新过程,不需要额外的控制算法。该控制方案算法简单,控制速度快,实时性好,是一种高效的非线性神经网络控制方案。
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文献信息
篇名 基于神经网络的通用非线性神经自适应控制研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 神经网络 非线性 控制
年,卷(期) 2015,(9X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 139-141
页数 3页 分类号 TP13
字数 语种
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程媛媛 亳州职业技术学院信息工程系 12 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
非线性
控制
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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