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一种神经网络自校正控制器
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作者 姜德宏 徐德民 任章 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期234-238,共5页
多层前向网络具有内在的非线性通过能力、在线自学习和较强的鲁律性及容错能力．可用于动态系统的在线或离线辨识．本文在研究一类基于参数在线估计的自校正控制器的基础上，比较了常用的参数估计方法－最小二系法与种经网络用于系统辨... 多层前向网络具有内在的非线性通过能力、在线自学习和较强的鲁律性及容错能力．可用于动态系统的在线或离线辨识．本文在研究一类基于参数在线估计的自校正控制器的基础上，比较了常用的参数估计方法－最小二系法与种经网络用于系统辨识的优缺点，偿试利用多层前向网络替代最小二乘法来进行一类受扰不确定系统的在线受耗参量估计，并将神经网络的辨识模型直接用于系统在线控制．最后给出了一个仿真实例，计算结果说明上述方法是可行的． 展开更多
关键词 自校正控制器 参数估计 最小二乘法 人工神经网络(ANN)
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