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基于改进的BP神经网络模型参考自适应控制
被引量:
3
1
作者
李红
杨剑锋
《兰州交通大学学报》
CAS
2011年第1期37-41,共5页
针对传统BP算法的神经网络模型参考自适应控制实时性差、精度不高、收敛慢等不足,结合BP改进算法和非线性系统的可逆性,提出了基于改进的双向权值调整BP算法的神经网络模型参考自适应控制.基于此算法设计的系统辨识器和控制器的网络结...
针对传统BP算法的神经网络模型参考自适应控制实时性差、精度不高、收敛慢等不足,结合BP改进算法和非线性系统的可逆性,提出了基于改进的双向权值调整BP算法的神经网络模型参考自适应控制.基于此算法设计的系统辨识器和控制器的网络结构简单,精度高,仿真结果表明该算法的辨识和控制效果均很理想,可应用于工程实际.
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关键词
神经网络
改进的双向权值调整
自适应控制
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职称材料
题名
基于改进的BP神经网络模型参考自适应控制
被引量:
3
1
作者
李红
杨剑锋
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2011年第1期37-41,共5页
基金
国家自然科学基金(60904058)
文摘
针对传统BP算法的神经网络模型参考自适应控制实时性差、精度不高、收敛慢等不足,结合BP改进算法和非线性系统的可逆性,提出了基于改进的双向权值调整BP算法的神经网络模型参考自适应控制.基于此算法设计的系统辨识器和控制器的网络结构简单,精度高,仿真结果表明该算法的辨识和控制效果均很理想,可应用于工程实际.
关键词
神经网络
改进的双向权值调整
自适应控制
Keywords
neural network
the improved bi-phase weight adjusting
adaptive control
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的BP神经网络模型参考自适应控制
李红
杨剑锋
《兰州交通大学学报》
CAS
2011
3
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