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摘要:
针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有穷域最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿真例子验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 未知饱和控制系统有穷域最优控制
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 有穷域 最优控制 神经网络 自适应动态规划
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 631-637
页数 7页 分类号 TP273
字数 6363字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2016.41195
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 张化光 东北大学信息科学与工程学院 248 3178 31.0 43.0
2 祖培福 牡丹江师范学院数学科学学院 27 70 5.0 7.0
3 崔小红 东北大学信息科学与工程学院 15 41 3.0 5.0
7 罗艳红 东北大学信息科学与工程学院 16 135 4.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
有穷域
最优控制
神经网络
自适应动态规划
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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16
总被引数(次)
72515
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