基于AVQ聚类和OIF-Elman神经网络的机床热误差建模 被引量：11

1

作者 朱小龙 杨建国 代贵松 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期16-21,共6页

针对数控机床热误差补偿技术中温度布点选取的问题,提出了基于前馈神经网络的自适应矢量量化(AVQ)网络聚类的方法,将AVQ网络聚类法应用于一台加工中心并将18个测点减少到3个,基于输出-输入反馈Elman(OIF-Elman)神经网络模型建立了机床... 针对数控机床热误差补偿技术中温度布点选取的问题,提出了基于前馈神经网络的自适应矢量量化(AVQ)网络聚类的方法,将AVQ网络聚类法应用于一台加工中心并将18个测点减少到3个,基于输出-输入反馈Elman(OIF-Elman)神经网络模型建立了机床热误差与关键测点温度之间的关系.结果表明,采用基于AVQ网络聚类法和OIF-Elman神经网络预测模型,能够降低机床温度测点之间耦合作用的影响,提高热误差建模的准确性与鲁棒性. 展开更多

关键词 数控机床 自适应矢量量化网络 输出一输入反馈elman神经网络 热误差建模

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基于改进Elman神经网络的电子元件性能预测 被引量：8

2

作者 吕卫民 肖阳 +1 位作者 徐珂文 江式伟 《现代防御技术》 北大核心 2017年第1期153-160,180,共9页

为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法... 为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法,并将其应用于电子元件性能参数的预测中。仿真实验证明,相比于BP和传统Elman神经网络,改进后的Elman神经网络训练速率快,预测精度高,具有良好的动态性能。由此可见,改进的Elman神经网络模型在对具有非线性时序特征参数的预测中,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 elman神经网络 梯度下降 动态性能 反馈环节 学习算法 预测

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基于Elman神经网络的面板堆石坝沉降预测模型 被引量：17

3

作者 吕飞 沈振中 《水电能源科学》 北大核心 2011年第12期56-59,共4页

分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠... 分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠,有助于分析大坝的安全性态。 展开更多

关键词 面板堆石坝 沉降 反馈神经网络 elman神经网络 预测模型

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基于改进Elman神经网络的光功率预测方法 被引量：7

4

作者 陈晓娟 徐梦 +2 位作者 赵亮 刘柏良 钱欣 《光通信技术》 北大核心 2016年第8期12-14,共3页

提出了一种改进的Elman神经网络的光功率趋势预测方法。增加了输出层与承接层之间的反馈环节,引入了附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测模型。实验表明,BP和传统Elman神经网络相比,改进后的Elman神经网络具有良... 提出了一种改进的Elman神经网络的光功率趋势预测方法。增加了输出层与承接层之间的反馈环节,引入了附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测模型。实验表明,BP和传统Elman神经网络相比,改进后的Elman神经网络具有良好的动态性能,训练速率快,实现了对光纤线路状态趋势的预测。 展开更多

关键词 光功率预测 elman神经网络 反馈环节 训练误差

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改进型Elman神经网络在电石炉控制系统中的应用

5

作者 王战敏 贺音波 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第3期121-123,共3页

借鉴神经网络理论的研究成果,将其用于具有典型非线性、大滞后特性的电石炉控制系统.利用改进型El-man神经网络模型,通过系统仿真,与目前大量采用的PID控制系统比较,Elman神经网络在系统仿真中系统超调、调节时间等指标均优于PID控制,... 借鉴神经网络理论的研究成果,将其用于具有典型非线性、大滞后特性的电石炉控制系统.利用改进型El-man神经网络模型,通过系统仿真,与目前大量采用的PID控制系统比较,Elman神经网络在系统仿真中系统超调、调节时间等指标均优于PID控制,为电石炉控制系统控制环节的升级换代提供了现实可行的解决方案. 展开更多

关键词 改进型elman神经网络 RBF神经网络 电石炉

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基于半马尔科夫的时滞神经网络输出反馈同步

6

作者 马跃 苏磊 张玉峰 《安徽工业大学学报(自然科学版)》 2025年第1期18-24,共7页

针对具有时变时滞的半马尔科夫神经网络静态输出反馈主从同步的问题,设计1种静态输出反馈控制器,以实现半马尔科夫神经网络从系统在时变时滞的影响下与主系统同步。利用半马尔科夫切换过程对时变时滞神经网络系统建模,表征神经网络系统... 针对具有时变时滞的半马尔科夫神经网络静态输出反馈主从同步的问题,设计1种静态输出反馈控制器,以实现半马尔科夫神经网络从系统在时变时滞的影响下与主系统同步。利用半马尔科夫切换过程对时变时滞神经网络系统建模,表征神经网络系统参数的突变现象,比起马尔科夫过程,半马尔科夫过程更具一般性;考虑到系统状态不能完全获得的情况,利用输出信息实现神经网络之间的同步;利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,选取时滞相关的Lyapunov泛函并结合积分不等式缩放技术,得到低保守性的充分条件;在没有控制器输入矩阵的情况下,采用自由权矩阵技术将系统矩阵从Lyapunov泛函广义矩阵中分离,克服固定权矩阵的保守性;最后通过1个数值算例验证控制器设计的有效性。结果表明:设计的控制器可使时变时滞系统在初始状态与主系统不同步时,依然可在5 s后消除误差实现同步;控制信号在消除误差后趋向稳定,在保证同步误差系统随机均方稳定的同时满足混合无穷/无源性能指标,证明了设计的合理性。 展开更多

关键词 神经网络 静态输出反馈 半马尔科夫 时变时滞 同步控制 LYAPUNOV泛函 积分不等式 自由权矩阵

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基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究

7

作者 陈旭 张凯 +3 位作者 刘晨 张金鼎 张黎明 姚军 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期165-177,共13页

传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确... 传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确定性参数作为深度学习代理模型的输入参数。现有的深度学习代理模型常为单一输入输出的神经网络模型架构,并未考虑油藏自动历史拟合方法需要对多个油藏不确定性参数进行调整,且需要训练多个深度学习代理模型以实现对油藏含水饱和度场分布及压力场分布的预测。为此,提出了一种基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法,将油藏渗透率场分布及相对渗透率参数作为输入,使用双输入输出卷积神经网络同时对油藏含水饱和度场分布及压力场分布进行预测,利用Peaceman方程计算产量,并耦合到多重数据同化集合平滑器(ES-MDA)方法中,对油藏渗透率场分布及相对渗透率参数进行反演更新,实现较为高效的油藏自动历史拟合求解。研究结果表明:双输入输出卷积神经网络代理模型在指定时间步的油藏含水饱和度场分布、压力场分布的预测精度均为93%以上。相较于传统油藏自动历史拟合方法,基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法避免了多次调用油藏数值模拟器的计算耗时问题,提高了拟合效率。 展开更多

关键词 油藏自动历史拟合 油藏数值模拟 深度学习 代理模型 双输入输出卷积神经网络

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输入饱和约束下自适应RBF神经网络非线性反馈船舶航向控制

8

作者 苏文学 孟祥飞 张强 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期14-19,共6页

针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最... 针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最小学习参数法减少计算量;将一个具有误差增益反相关特征的非线性函数嵌入控制律中,设计一种非线性反馈控制方法;利用李雅普诺夫理论证明所有信号在考虑外界扰动和模型不确定的船舶航向跟踪控制系统中都是一致有界的。通过仿真和比较,验证了所设计控制方法的有效性。所做研究可为输入饱和约束下船舶航向跟踪控制提供参考,具有工程实际意义。 展开更多

关键词 船舶航向跟踪 径向基函数(RBF)神经网络 非线性反馈控制 输入饱和

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基于特征融合的大规模MIMO系统CSI反馈

9

作者 安永丽 蔡浩然 +1 位作者 胡泽冰 纪占林 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第3期1-7,共7页

信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销... 信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销,提高反馈精度,采用深度学习方法,提出了一种基于特征融合的CSI反馈网络(Feature Fusion Net,FFNet)。利用基于注意力机制的特征融合在编码器中融合不同尺度的CSI特征,并在解码器中使用多通道多分辨率卷积网络以及通道重排,从而高精度地重建压缩后的CSI。仿真结果表明,与几种经典的深度学习CSI反馈方法相比,在室内和室外信道条件下,均具有更高的反馈精度。 展开更多

关键词 大规模MIMO 信道状态信息 深度学习 卷积神经网络 特征融合

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基于神经网络的FDA-MIMO低截获发射波形和接收波束形成联合设计

10

作者 刘德顺 夏德平 +1 位作者 陈露 马艳峰 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1239-1251,共13页

针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量,而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题,该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDAMIMO)雷达低截获概率发射波形设计... 针对传统相控阵或多输入多输出(MIMO)体制的低截获概率(LPI)阵列雷达仅能控制特定角度的辐射能量,而无法实现特定区域(距离、角度)能量控制的问题,该文提出一种基于神经网络的频控阵-多输入多输出(FDAMIMO)雷达低截获概率发射波形设计方法。该方法通过对FDA-MIMO雷达的发射波形和接收波束形成联合设计,在确保雷达对目标检测概率的情况下,将雷达辐射能量均匀地分散到空域当中,并尽可能降低辐射到目标位置的能量,从而减小雷达信号被截获的概率。首先,建立了最小化方向图匹配误差准则下LPI性能发射波形设计和接收波束形成的优化目标函数;然后,将目标函数作为神经网络的损失函数;最后,通过迭代训练最小化神经网络的损失函数,直至网络收敛,求解出发射信号波形和对应的接收加权矢量。仿真结果表明,该文所提方法能更好地控制雷达功率分布,相比于传统算法,控制发射方向图非目标区域的波束能量分布方面有5 dB的改善;此外,在接收端形成的接收方向图波束能量也更为集中,且在多个干扰位置均产生了–50 dB以下的零陷,具有很好的干扰抑制效果。 展开更多

关键词 频控阵-多输入多输出雷达 低截获概率阵列雷达 残差神经网络 波形设计 波束形成

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关于连续过程神经元网络的一些理论问题 被引量：34

11

作者 许少华 何新贵 +1 位作者 刘坤 王兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1838-1841,共4页

针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的... 针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的时间累积效应,可实现输入/输出之间非线性实时或若干时间单元延迟的映射关系.文中给出了一种输入输出均为连续时间函数的前馈过程神经元网络模型,并证明了相应的连续性,函数逼近能力和计算能力等性质定理. 展开更多

关键词 时变输人输出系统 连续过程神经元网络 函数逼近能力 计算能力 连续性

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基于神经网络的机械臂自适应输出反馈控制设计 被引量：7

12

作者 贾鹤鸣 宋文龙 +1 位作者 郭少彬 杨立新 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期427-433,共7页

研究了机械臂的位置跟踪问题,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法.该方法无需系统精确的数学模型,适用于具有非线性不确定性和外界干扰的机械臂控制系统.设计的控制器由三部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络... 研究了机械臂的位置跟踪问题,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法.该方法无需系统精确的数学模型,适用于具有非线性不确定性和外界干扰的机械臂控制系统.设计的控制器由三部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项.神经网络的权值自适应学习率由Lyapunov稳定性理论得出.仿真结果表明设计的控制器能驱动机械臂精确跟踪期望的位置,验证了该控制方法的有效性. 展开更多

关键词 机械臂 位置跟踪控制 输出反馈 神经网络自适应

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风冷制冷机组的多变量模糊控制研究 被引量：9

13

作者 田健 朱瑞琪 冯全科 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期514-517,共4页

针对一个多输入多输出、非线性复杂系统明显的非线性热力学耦合特性,采用模糊控制与神经网络相结合的方法,提出一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器,在控制过程中通过采样数据在线学习,调整网络结构,产生模糊控制规... 针对一个多输入多输出、非线性复杂系统明显的非线性热力学耦合特性,采用模糊控制与神经网络相结合的方法,提出一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器,在控制过程中通过采样数据在线学习,调整网络结构,产生模糊控制规则并调整规则的参数,使得控制器具有模糊控制的特点,又有神经网络学习的能力.通过对风冷制冷机组控制试验的结果表明,该控制器能够达到同时控制蒸发压力和过热度的目的. 展开更多

关键词 制冷机组 多输入多输出 模糊控制 神经网络

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基于模糊神经网络的MIMO系统自适应解耦控制 被引量：6

14

作者 白辰 樊垚 +1 位作者 任章 杨鹏 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2131-2136,共6页

针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统... 针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统扰动项,利用模糊神经网络观测器得到其估计值,并作为补偿信号加入到解耦控制律中.证明了所设计的解耦控制律、模糊神经网络观测器以及模糊神经网络权值向量自适应律可以保证控制误差、扰动估计误差和权值向量误差一致最终收敛.仿真中将本文的方法与传统的输出反馈控制律进行了对比,结果表明加入的补偿控制信号消除了通道耦合和不确定性带来的不利影响,验证了该方法的有效性和稳定性. 展开更多

关键词 多输入多输出系统 模糊神经网络 自适应 解耦控制 不确定性

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宏观经济预测模型体系研究 被引量：12

15

作者 郭崇慧 唐焕文 《运筹与管理》 CSCD 2001年第4期1-8,共8页

针对我国宏观经济管理的实际需要 ,以国家和地区宏观经济中长期预测和规划为研究目的 ,本文建立了一个以投入产出模型和人工神经网络模型为核心 ,结合使用最优化技术的宏观经济预测模型体系。该预测模型体系已应用于某市“十五”时期的... 针对我国宏观经济管理的实际需要 ,以国家和地区宏观经济中长期预测和规划为研究目的 ,本文建立了一个以投入产出模型和人工神经网络模型为核心 ,结合使用最优化技术的宏观经济预测模型体系。该预测模型体系已应用于某市“十五”时期的宏观经济指标测算中 ,预测结果已被政府计划部门在研究制定“十五” 展开更多

关键词 宏观经济预测 投入产出分析 人工神经网络 最优化 模型

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轨道快速机动期间的姿态鲁棒稳定控制方法研究 被引量：3

16

作者 康兴无 陈刚 +1 位作者 董龙雷 闫桂荣 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期1510-1515,共6页

根据挠性充液航天器刚液柔强耦合、变参数及模型不确定的特点,研究了一种神经网络输出变结构控制算法。根据该算法提出了轨道快速机动下的姿态控制方案,设计了控制系统并对干扰力矩、模型不确定性等工况进行了仿真。仿真结果表明在发动... 根据挠性充液航天器刚液柔强耦合、变参数及模型不确定的特点,研究了一种神经网络输出变结构控制算法。根据该算法提出了轨道快速机动下的姿态控制方案,设计了控制系统并对干扰力矩、模型不确定性等工况进行了仿真。仿真结果表明在发动机干扰力矩和模型不确定情况下,系统能够快速稳定到要求的精度。所设计的系统具有较强的鲁棒性,能够抑制挠性附件振动和液体晃动的影响。 展开更多

关键词 挠性充液航天器 神经网络 输出反馈变结构 姿态控制

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无人直升机纵、横向姿态建模与稳定控制 被引量：4

17

作者 张亚欧 吕恬生 杜建福 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期100-103,共4页

在实际飞行中设计调整小型无人直升机控制器存在很多危险,为了达到小型无人直升机的姿态稳定控制,设计小型无人直升机试验平台.通过试验,采集控制器输入信号和相应无人直升机飞行姿态角信号,提出了动态系统辨识模型,运用神经网络对所提... 在实际飞行中设计调整小型无人直升机控制器存在很多危险,为了达到小型无人直升机的姿态稳定控制,设计小型无人直升机试验平台.通过试验,采集控制器输入信号和相应无人直升机飞行姿态角信号,提出了动态系统辨识模型,运用神经网络对所提模型进行了辨识.应用输出反馈实现姿态的稳定解耦控制,仿真结果验证了辨识模型和控制算法的有效性. 展开更多

关键词 无人直升机 神经网络 输出反馈控制

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复数Hopfield盲恢复多用户QPSK信号 被引量：7

18

作者 张志涌 张昀 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A02期18-22,共5页

为盲恢复MIMO系统QPSK信号,构造了一个专门的复数Hopfield神经网络(CHNN).证明了CHNN趋向平衡的充要条件,指出了虚、实部同时平衡是极值点的必要条件,给出了平衡点集大小与连接矩阵主对角元大小之间的关联.此外,为准确地串行恢复多用户... 为盲恢复MIMO系统QPSK信号,构造了一个专门的复数Hopfield神经网络(CHNN).证明了CHNN趋向平衡的充要条件,指出了虚、实部同时平衡是极值点的必要条件,给出了平衡点集大小与连接矩阵主对角元大小之间的关联.此外,为准确地串行恢复多用户信号,提出了新的补空间扩展法.计算机仿真表明,该CHNN所采用的连接矩阵和补子空间扩展法能有效地削减平衡点数,减少神经网计算次数,降低用户信号漏检的错误. 展开更多

关键词 复数Hopfield神经网络 盲恢复 QPSK信号 MIMO

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一类非线性MIMO系统鲁棒自适应神经网络DSC设计 被引量：3

19

作者 李铁山 王晓飞 杨新宇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期121-125,共5页

为了研究一类多输入多输出强非线性系统的自适应跟踪问题,采用RBF神经网络逼近模型不确定性,外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿,并将动态面控制与Nussbaum增益技术结合,提出了一种鲁棒自适应神经网络跟踪控制算法.该算法不仅... 为了研究一类多输入多输出强非线性系统的自适应跟踪问题,采用RBF神经网络逼近模型不确定性,外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿,并将动态面控制与Nussbaum增益技术结合,提出了一种鲁棒自适应神经网络跟踪控制算法.该算法不仅能够解决系统中控制方向完全未知问题和可能存在的控制器奇异值问题,而且能够避免传统后推方法的计算膨胀问题,从而大大降低了控制器的复杂性,使之易于工程实现.同时,该算法保证了闭环系统的稳定性,并具有良好的鲁棒性.仿真结果验证了控制器的有效性. 展开更多

关键词 多输入多输出系统 神经网络 动态面控制 NUSSBAUM增益

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无反步设计的严格反馈型非线性系统神经网络自适应跟踪控制 被引量：1

20

作者 胡慧 刘国荣 +1 位作者 郭鹏 黄峰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期3900-3905,共6页

针对一类具有外部干扰、仅输出可测的SISO严格反馈型非线性系统,提出一种神经网络输出反馈跟踪控制方法。该方法将严格反馈型系统转换成标准仿射型系统,从而避免反步设计过程,且无需设计状态观测器。最终控制律和神经网络权值更新律中... 针对一类具有外部干扰、仅输出可测的SISO严格反馈型非线性系统,提出一种神经网络输出反馈跟踪控制方法。该方法将严格反馈型系统转换成标准仿射型系统,从而避免反步设计过程,且无需设计状态观测器。最终控制律和神经网络权值更新律中仅用到输出误差。基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界,跟踪误差收敛到有界紧集内。最后,应用高机动导弹的位置跟踪控制验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 输出反馈 严格反馈非线性系统 神经网络 跟踪控制

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