【摘 要】
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该论文对神经网络自适应控制理论及其应用进行了研究,主要对多层前向神经网络自适应控制进行了理论分析和实验研究.研究了两种多层前向神经网络:BP网络和RBF网络对非线性系统
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该论文对神经网络自适应控制理论及其应用进行了研究,主要对多层前向神经网络自适应控制进行了理论分析和实验研究.研究了两种多层前向神经网络:BP网络和RBF网络对非线性系统的辩识.针对BP算法收敛速度慢和局部收敛的弱点,研究了基于递推最小二乘训练算法的辩识,仿真结果表明了该算法是一种快速的、有效的训练算法.研究了神经网络模型参考自适应控制和自校正控制.给出了神经网络间接模型参考控制、直接模型参考控制、自校正控制的控制结构和控制方案设计,仿真结果验证了这些结构和设计方案是正确的、可行的.
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