10.3969/j.issn.0254-0037.2000.02.022
多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用
基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力,提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器.该控制器通过学习系统的逆动力学特性,能由系统反馈回的输入/输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量.另外,通过引入系统的神经网络正向模型,可将系统输出端的误差经网络逐层反传,在线调节神经网络控制器的权重,从而使控制器具有自学习能力,以适应控制对象参数的变化,确保良好的控制效果.
多层前馈神经网络、逆动力学特性、在线学习
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TP242.6(自动化技术及设备)
2004-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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