单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式College of Electrical and Information Engineering Hunan Univ.神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用神经网络辨识技术神经网络控制技术5.1 神经网络辨识系统辨识是自适应控制的关键所在它通过测量对象的输入输出状态来估计对象的数学模型使建立的数学模型和对象具有相同
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式College of Electrical and Information Engineering Hunan Univ.神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用神经网络辨识技术神经网络控制技术5.1 神经网络辨识系统辨识是自适应控制的关键所在它通过测量对象的输入输出状态来估计对象的数学模型使建立的数学模型和对象具有相同
神经网络对非线性函数具有任意逼近和自学习能力为系统的辨识尤其是非线性动态系统的辨识提供了一条十分有效的途径 神经网络辨识.3. 递归神经网络系统辨识神经网络在控制中主要起以下作用: 神经网络内模控制 在直接自适应控制的基础上引入了一个神经网络辨识器(NNI)来对被控对象的数学模型进行在线辨识这样可以及时地将对象模型的变化传递给NNC使NNC可以得到及时有效的训练 动力学方程:神经网络辨识器辨识器
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第5章 神经网络在模糊控制系统中的应用神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型在人们对生物神经系统进行研究和探讨人工智能的机制时把神经原数学化从而产生了神经元数学模型神经网络模型是一个高度非线性动力学系统具有并行分布处理存储及学习能力高度鲁棒性和容错能力能充分逼近复杂的非线性关系因此用神经网络可以表达物理世界的各种复
目 录 TOC o 1-3 h z u l _Toc201658255 摘要 PAGEREF _Toc201658255 h III l _Toc201658256 Abstract PAGEREF _Toc201658256 h V l _Toc201658257 第 1 章 绪论 PAGEREF _Toc201658257 h 1 l _Toc2016
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第9章 神经网络控制9.1 概述 神经网络一种具有高度非线性的连续时间动力系统它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力已广泛应用于复杂对象的控制中 神经网络所具有的大规模并行性冗余性容错性本质的非线性及自组织自学习自适应能力给不断面临挑
第 31 卷 第 2 期
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自动 控制
第 21 卷第 4 期
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