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1.
局部递归神经网络控制器及其应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
基于人工神经网络提出了一种局部递归神经网络控制器。在描述了带有输出反馈和激活反馈的网络控制器的结构组成并定义了作为设计目标的误差函数后,采用带有弹性的梯度下降法,获得适用于实时在线调整权值的修正公式,给出了所提的网络控制器的设计步骤及其控制策略。将所提出的网络控制器应用到典型的单级倒立摆的实验系统中,将实验所获得的结果与LQY方法的实验结果进行了对比。  相似文献
2.
吴汉生 《自动化学报》1992,18(2):143-150
本文利用不动点原理讨论了一类定量微分对策理论中最优策略的计算方法问题.首先构 造出了一种迭代方法,然后利用不动点原理分析了该迭代法的收敛性.本文给出的方法还可 用于一类Nash微分对策的Nash策略的分散计算方法.  相似文献
3.
基于神经网络的强化学习算法实现倒立摆控制   总被引:1,自引:1,他引:0  
张涛  吴汉生 《计算机仿真》2006,23(4):298-300,325
运用强化学习的方法来对连续的倒立摆系统实现平衡控制是一直以来有待解决的问题。该文将Q学习与神经网络中的BP网络、S激活函数相结合,利用神经网络的泛化性能,设计出一种新的学习控制策略,通过迭代和学习过程,不但能够解决倒立摆系统连续状态空间的输入问题,还成功解决了输出连续动作空间的问题。将此方法运用于连续倒立摆系统的平衡控制中,经过基于实际控制模型的Matlab软件仿真实验,结果显示了这个方法的可行性。该方法进一步提高了强化学习理论在实际控制系统中的应用价值。  相似文献
4.
对一类多变量双线性系统提出了一种基于预测状态空间实现的GPP自校正控制算法,建立了预测状态与模型结构参数和输入输出信息之间的直接关系。给出了含有多个加权矩阵的多变量二次型性能指标,增加了系统设计的自由度。由于加权因子可以根据闭环系统稳定性要求以及系统动态特性、前馈零点增补、输出滤波和中上要求分别加以选取,可以保证闭环系统-稳定并改善了系统动态特性增强了鲁棒性。仿真结果表明了该算法具有GPP的诸多优点。  相似文献
5.
对一类多变量双线性系统提出了一种基于预测状态空间实现的GPP自校正控制算法,建立了预测状态与模型结构参数和输入输出信息之间的直接关系,给出了含有多个加权矩阵的多变量二次型性能指标。增加了系统设计的自由度。由于加权因子可以根据闭环系统稳定性要求以及系统动态特性、前馈零点增补、输出滤波和跟踪要求分别加以选取,可以保证闭环系统稳定并改善了系统动态特性增强了鲁棒性,仿真结果表明了该算法具有GPP的诸多优点。  相似文献
6.
本文继续用文献[1,2]中"有限时间局部捕捉区"的概念,分析"双目标微分对策"(或角 色二重性)问题,并得到下列新结果:较文献[1,2]更详尽地分析了奇异曲面,分别对于左、右 两半目标集得到更为完整的局部捕捉区;得出在捕捉区及"危险区"内控制(u,v)的划分区 域;由局部捕捉区可确定任意点处的"捕捉时间";找出"互相格杀"的区域;讨论了参数变化的 影响. 由这些结果可以看出,用"有限时间局部捕捉区"的概念,解这类问题是有效的,亦可能用 来解其它有关问题.  相似文献
7.
本文继文〔1〕分析空战格斗,并提出“有限时间局部捕捉区”的概念,作为处理问题的一种方法。这样,代替原有微分对策理论中考虑整个状态空间,对于空战问题,可在更有实际意义的局部空间中和适当时间内进行分析。本文在微型机上进行了数字计算,分析了格斗过程的动态和捕捉区,以及性能参数变化的影响规律。  相似文献
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