| 基于Davidon最小二乘法的神经网络内模控制 |
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| 引用本文： | 陈增强,卢钊,袁著祉. 基于Davidon最小二乘法的神经网络内模控制[J]. 计算技术与自动化, 2000, 19(4): 25-28 |
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| 作者姓名： | 陈增强 卢钊 袁著祉 |
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| 作者单位： | 南开大学计算机与系统科学系,天津 |
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| 基金项目： | 国家863计划CIMS主题应用基础研究基金资助(863-5¨-945-010);天津市自然科学基金资助课题(983602011) |
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| 摘 要： | 为了将内模控制推广至非线性控制领域，本文将其与神经网络相结合，利用神经网络对任意非线性映射的逼近能力推导出一种能对非线性系统进行有效控制的神经网络内模控制器。在网络学习算法上采用收敛速度快的Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法训练多层前馈神经网络，从而保证控制方案的实时性。仿真结果表明了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | 神经网络 内模控制 最小二乘法 非线性系统 |
| 文章编号： | 1003-6199(2000)04-0025-04 |
| 修稿时间： | 2000-03-26 |
Neural Network Internal Model Control Based on Davidon Least Squares |
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