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应用神经网络的非参数模型自适应控制 被引量:1

Non-parametric model adaptive control using neural networks
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摘要 提出了一种应用神经网络的非参数模型自适应控制方案,该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,并与神经网络自适应控制方案进行了仿真比较,仿真结果表明了该方案的有效性和优越性. <Abstrcat>The non-parametric model adaptive control using neural networks (NPMAC-NN) is presented.It is designed by only using I/O data of the controlled systems.The comparisons of identification and control of dynamical systems using neural networks and the simulation results of typical nonlinear systems demonstrate the correctness and advantages of the approach proposed.
出处 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期280-284,共5页 Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)
基金 云南省自然科学基金资助项目(2002F0012M) 云南大学理(工)科校级项目基金资助(2003Q030C 2004Q029C)
关键词 神经网络 BP算法 非参数模型自适应控制 伪偏导数 neural networks BP algorithm non-parametric model adaptive control pseudo-partial-derivative
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献4

  • 1Guo L,Time-Varying Stochastic Systems,1993年
  • 2Chen F C,Proc of the 29th Conf on Decision and Control,1990年,1707页
  • 3Christopher J.C.H. Watkins,Peter Dayan. Technical Note: Q-Learning[J] 1992,Machine Learning(3-4):279~292
  • 4胡光华,吴沧浦.平均准则问题的即时差分学习算法[J].自动化学报,2000,26(4):533-536. 被引量:2

共引文献27

同被引文献1

引证文献1

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