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实用NARMAX-L2模型的神经网络自校正控制器
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作者 侯小秋 李丽华 《黄河科技学院学报》 2023年第8期74-78,共5页
针对实用随机非线性NARMAX模型,参照改进的NARMA-L2模型,提出实用随机NARMAX-L2模型,采用BP神经网络逼近该模型,依据直接极小化指标函数自适应优化算法估计随机干扰模型的参数,并对BP神经网络的连接权进行学习,根据广义控制目标函数提... 针对实用随机非线性NARMAX模型,参照改进的NARMA-L2模型,提出实用随机NARMAX-L2模型,采用BP神经网络逼近该模型,依据直接极小化指标函数自适应优化算法估计随机干扰模型的参数,并对BP神经网络的连接权进行学习,根据广义控制目标函数提出神经网络显式自校正控制器,仿真研究验证了上述研究的有效性,系统具有理想的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络控制 自校正控制:非线性系统 广义目标函数 直接极小化指标函数的自适应优化算法
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