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神经网络异步自学习控制系统
被引量：
3
1
作者
邓志东
孙增圻
刘建伟
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995年第5期629-633,共5页
基于异步自学习控制方法，利用前馈网络对学习动态特性建模，从而将两者结合起来，既避免了前者对重复性的苛求，又避免了神经网络控制方法通常存在的分析与实时控制的困难。文中证明了整个系统的稳定性，并以机械手为例进行了仿真。
关键词
神经网络
异步自学习控制
学习
控制
系统
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职称材料
利用H~∞范数的最优异步自学习控制频域方法
被引量：
1
2
作者
邓志东
孙增圻
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995年第2期178-183,共6页
利用Ｈ∞范数对异步自学习控制系统进行了深入的研究．基于用Ｈ∞语言重新改写的问题提法，给出了四个引理与一个定理的严格证明，得到了浙近稳定时控制器存在的一个充分条件，并给出了计算实例．
关键词
学习
控制
异步自学习控制
H^∝范数
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职称材料
题名
神经网络异步自学习控制系统
被引量：
3
1
作者
邓志东
孙增圻
刘建伟
机构
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995年第5期629-633,共5页
基金
国防科技预研基金
文摘
基于异步自学习控制方法，利用前馈网络对学习动态特性建模，从而将两者结合起来，既避免了前者对重复性的苛求，又避免了神经网络控制方法通常存在的分析与实时控制的困难。文中证明了整个系统的稳定性，并以机械手为例进行了仿真。
关键词
神经网络
异步自学习控制
学习
控制
系统
Keywords
Neural network and intelligent control, asynchronous learning control, Lyapunov stability theory,learning algorithm, robot control
分类号
TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
利用H~∞范数的最优异步自学习控制频域方法
被引量：
1
2
作者
邓志东
孙增圻
机构
清华大学计算机系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995年第2期178-183,共6页
文摘
利用Ｈ∞范数对异步自学习控制系统进行了深入的研究．基于用Ｈ∞语言重新改写的问题提法，给出了四个引理与一个定理的严格证明，得到了浙近稳定时控制器存在的一个充分条件，并给出了计算实例．
关键词
学习
控制
异步自学习控制
H^∝范数
Keywords
Learning control, asynchronous learning control, repetitive control, H￣∞ control.
分类号
TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络异步自学习控制系统
邓志东
孙增圻
刘建伟
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995
3
在线阅读
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职称材料
2
利用H~∞范数的最优异步自学习控制频域方法
邓志东
孙增圻
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995
1
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