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一种用于在线辨识控制的新型神经网络

李铭志  何炎平  梁晓锋  赵子祥  李欣  
【摘要】:基于函数逼近理论和神经网络原理,构造了一种适用于非线性不确定系统在线辨识控制的三层前向神经网络模型。模型以前期的控制量输入和被控对象输出值为输入,以多组泰勒展开式作为隐含层的激励函数,以当前控制量作为输出,构成一种新型的神经网络预测控制系统。该系统解决了人工神经网络优化速度慢,无法实现在线系统辨识的问题。仿真实验表明,该控制系统具有良好的非线性不确定系统在线辨识和控制能力。

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