10.3969/j.issn.1000-3932.2000.02.015
神经网络控制器在未建模型的非线性系统中的应用
应用神经网络对未建模型的非线性随机系统进行控制.采用Spall[1]提出的同步扰动随机逼近的算法,通过系统的输出误差对神经网络控制器进行训练.因为系统模型未知,本文在Spall[1]的基础上采用了隐层能自动增加的神经网络,通过实时的对神经网络的结构进行控制,可以实现对未建模型的非线性随机系统的最优控制.
变结构神经网络、随机逼近、未建模型、非线性随机控制
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TM571(电器)
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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