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《航空兵器》 1993年03期
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一种适用于系统控制的神经元模型及其应用

王起飞  高志勇  
【摘要】:本文提出了一种可直接用作系统控制器的神经元模型。该模型是一种单层感知机,是 Perceptron 算法的一种推广。大量的仿真实验表明,该自学习控制神经元不仅适用于几乎全部 SISO 线性定常系统的控制,而且还适用于部分非线性系统的控制;当系统模型改变时,无需改变算法就能保证系统高精度的稳定输出,并且具有响应速度快、鲁棒性强等优点。若与经典和现代控制理论相结合,则具有更宽的适用范围。该算法对无法获取精确数学模型的系统控制具有一定的实用价值。

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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5 李世强;基于HR神经元放电模型及神经网络同步问题的研究[D];电子科技大学;2012年
6 王国飞;神经元MOS管在神经网络中的应用研究[D];浙江大学;2012年
7 张彪;基于整合—激发神经元的自组织网络研究[D];中国海洋大学;2011年
8 曾小杰;双足步行机器人自学习控制方法研究[D];广东工业大学;2011年
9 王立禾;生物神经网络系统中的辨识问题研究[D];上海交通大学;2012年
10 柯芬蓉;基于人工免疫克隆算法的压电悬臂梁振动主动控制的研究[D];西安理工大学;2008年
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