| 一种基于递归神经网络的自适应控制方法研究 |
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| 引用本文： | 钱征孙亮,阮晓钢. 一种基于递归神经网络的自适应控制方法研究[J]. 微计算机信息, 2005, 0(31): 88-90 |
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| 作者姓名： | 钱征孙亮 阮晓钢 |
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| 作者单位： | 钱征（100022,北京工业大学信息与控制研究所） 孙亮（100022,北京工业大学信息与控制研究所） 阮晓钢（100022,北京工业大学信息与控制研究所） |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60375017) |
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| 摘 要： | 本文针对快速、多变量、强非线性的复杂系统的控制问题,在强化学习方式的基础上,提出一种新的自适应控制方法.该方法在没有先验知识的条件下,基于递归神经网络并结合强化学习的自调节能力,通过自身神经网络的在线学习,有效控制不稳定的非线性系统.本文以一级倒立摆系统为实验对象,仿真实验结果表明所提出的控制方法具有非常好的控制效果和稳定精度,抗干扰能力强.
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| 关 键 词： | 强化学习 OIF Elman网络 BP网络 一级倒立摆系统 |
| 文章编号： | 1008-0570(2005)11-1-0088-03 |
| 修稿时间： | 2005-04-20 |
A Novel Adaptive Control Algorithm Based on Recurrent Neural Network |
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