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基于RBF神经网络的高速列车速度跟踪控制
1
作者 秦世玉 徐传芳 李云浩 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期111-119,共9页
针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间... 针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间的车间耦合作用力影响,建立高速列车多质点模型.其次,设计一种基于新型饱和函数的高速列车有限时间速度跟踪控制策略,引入非奇异快速终端滑模控制方法实现高速列车系统状态的有限时间收敛,改善高速列车速度跟踪的稳态精度和暂态性能.再次,设计基于RBF神经网络的自适应非奇异终端滑模跟踪控制策略,利用自适应技术实现对列车模型参数以及附加阻力、车间力等不确定性项上限的在线估计,并针对不连续切换控制项造成的抖振现象,引入RBF神经网络重映射非奇异快速终端滑模控制策略的切换控制项,同时设计权重系数的自适应更新律,实现连续切换,有效消除抖振现象所带来的影响.最后,基于Lyapunov稳定性理论证明高速列车速度跟踪控制系统的稳定性,以及系统状态的有限时间收敛性,并以CRH380B型动车组作为控制对象进行仿真验证.仿真结果表明:高速列车可以在有限时间内收敛并跟踪理想轨线,跟踪误差下降了49%,跟踪精度提高,能够为高速列车跟踪控制领域提供借鉴和参考. 展开更多
关键词 高速列车 径向基函数神经网络 多质点模型 速度跟踪 自适应滑模控制
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量：2
2
作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向基函数(RBF)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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基于改进三元模型的波纹管型气动软体驱动器神经网络滑模控制
3
作者 吕播阳 孟庆鑫 +3 位作者 肖怀 赖旭芝 王亚午 吴敏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1414-1425,共12页
针对一款波纹管型气动软体驱动器,提出了一种基于改进三元模型的滑模控制方法,并使用RBF神经网络补偿扰动以实现该型驱动器在竖直方向上对期望轨迹的跟踪控制。首先搭建波纹管型气动软体驱动器实验平台,测试并分析该驱动器的动态特性,... 针对一款波纹管型气动软体驱动器,提出了一种基于改进三元模型的滑模控制方法,并使用RBF神经网络补偿扰动以实现该型驱动器在竖直方向上对期望轨迹的跟踪控制。首先搭建波纹管型气动软体驱动器实验平台,测试并分析该驱动器的动态特性,基于上述动态特性提出波纹管型气动软体驱动器的改进三元模型;然后利用采集到的实验数据,基于最小二乘算法对其进行参数辨识,从而获得所提模型的参数;进而结合改进三元模型设计滑模控制器,使用RBF神经网络对集总扰动进行补偿,并利用Lyapunov方法分析系统的稳定性;最后通过一系列实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 波纹管 气动软体驱动器 三元模型 滑模控制 径向基函数神经网络
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基于层次分析法和径向基函数神经网络的中长期负荷预测综合模型 被引量：38
4
作者 李春祥 牛东晓 孟丽敏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期99-104,共6页
中长期负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型。首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别对3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模... 中长期负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型。首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别对3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模型,然后利用径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络对3个最优模型的预测结果进行拟合,并将GDP因素也作为神经网络输入数据之一,输出最终的预测结果。AHP模型中综合考虑了模型预测误差和模型拟合度,并成功地加入了人工干预的因素,依据专家经验判断模型的信任度和预测结果趋势可信度。AHP模型采用与预测时刻最近的历史数据进行分析,因此具有较好的实时性。实验结果表明该综合模型具有较高的预测精度,实际应用效果较好。 展开更多
关键词 负荷预测 层次分析法 径向基函数神经网络 三指标量 综合模型
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基于径向基函数神经网络的多级离心压缩机混合模型 被引量：6
5
作者 褚菲 王福利 +1 位作者 王小刚 张淑宁 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期1205-1210,共6页
大型离心压缩机作为多影响因素和强非线性的复杂系统,其性能的准确预测难以实现.针对这一问题,结合径向基函数(RBF)神经网络,本文建立了多级离心压缩机性能预测的混合模型.首先基于热力学第一定律和压缩机能量损失机理建立了多级离心压... 大型离心压缩机作为多影响因素和强非线性的复杂系统,其性能的准确预测难以实现.针对这一问题,结合径向基函数(RBF)神经网络,本文建立了多级离心压缩机性能预测的混合模型.首先基于热力学第一定律和压缩机能量损失机理建立了多级离心压缩机性能预测的机理模型.该模型无需任何实验确定的性能曲线,完全由压缩机的几何结构参数预测出压缩机在设计工况和非设计工况下的性能.然后利用RBF神经网络修正机理模型的误差,并通过对RBF神经网络的不断更新,进一步提高了模型的预测精度和适用性.将所建立的混合模型应用于实际的离心压缩机,结果表明该方法具有良好的预测性能. 展开更多
关键词 离心压缩机 性能预测 混合模型 径向基函数神经网络 非线性 能量损失机理
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基于径向基函数神经网络的地下水数值模拟模型的替代模型研究 被引量：9
6
作者 伊燕平 卢文喜 +3 位作者 张耘 芦贵君 王大中 洪德法 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期265-269,共5页
近年来提出的替代模型方法是一种连接数值模拟模型与优化模型的有效途径,替代模型质量的好坏取决于采样方法和替代模型种类。以金泉工业园区地下水水源地为研究区,基于拉丁超立方抽样方法,结合研究区地下水数值模拟模型,获取输入(抽水量... 近年来提出的替代模型方法是一种连接数值模拟模型与优化模型的有效途径,替代模型质量的好坏取决于采样方法和替代模型种类。以金泉工业园区地下水水源地为研究区,基于拉丁超立方抽样方法,结合研究区地下水数值模拟模型,获取输入(抽水量)输出(水位降深)数据集,运用人工神经网络方法,建立径向基函数神经网络模型,作为地下水数值模拟模型的近似替代模型。经验证,径向基函数神经网络模型输出得到的水位降深均值与模拟模型计算结果的拟合平均相对误差为0.038;水位降深剩余标准差的拟合平均相对误差为0.042。拟合平均相对误差较小,表明径向基函数神经网络模型能够有效地替代地下水数值模拟模型,为日后替代模型的深入研究提供了科学依据。 展开更多
关键词 替代模型 径向基函数神经网络 拉丁超立方抽样 金泉工业园区
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基于径向基函数神经网络的非线性模型辨识 被引量：18
7
作者 宋宜斌 王培进 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期142-143,169,共3页
从径向基函数（RBF）神经网络原理分析出发，提出了一种基于RBF神经网络学习算法，用于对非线性对象模型的拟合与辨识，并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识。结果表明，基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合，对具有... 从径向基函数（RBF）神经网络原理分析出发，提出了一种基于RBF神经网络学习算法，用于对非线性对象模型的拟合与辨识，并将此方法用于实际非线性模型的学习与辨识。结果表明，基于RBF的神经网络可快速完成对样本的学习与拟合，对具有连续特性的线性与非线性模型，具有快速实时的学习速度和优良的学习性能。 展开更多
关键词 RBF神经网络 非线性模型辨识 径向基函数
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基于径向基函数神经网络的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的应用 被引量：1
8
作者 武建辉 薛玲 +2 位作者 郭正军 尹素凤 王国立 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2014年第6期818-822,共5页
目的:研究径向基函数(RBF)神经网络与多重线性回归的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的性能优劣。方法:采用RBF神经网络模型与多重线性回归模型对研究数据进行分析,对2模型进行加权拟合,采用均方根误差、均方误差、平均相对误差对模... 目的:研究径向基函数(RBF)神经网络与多重线性回归的组合模型在煤工尘肺发病工龄预测中的性能优劣。方法:采用RBF神经网络模型与多重线性回归模型对研究数据进行分析,对2模型进行加权拟合,采用均方根误差、均方误差、平均相对误差对模型的预测性能进行评价。结果:多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型真实值与预测值比较,差异均无统计学意义(t配对=1.552、0.231、0.155,P均>0.05)。多重线性回归模型、RBF神经网络模型和组合模型的均方根误差分别为(1.63±0.11)、(2.45±0.19)和(0.59±0.07)(F=26.141,P<0.001),均方误差分别为(2.656 9±0.241 2)、(5.986 7±0.380 4)和(0.348 3±0.065 3)(F=49.678,P<0.001),平均相对误差分别为(7.15±0.82)%、(15.39±1.25)%和(3.68±0.59)%(F=35.282,P<0.001)。结论:在煤工尘肺发病工龄的预测中,组合模型预测性能优于单一模型。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 多重线性回归模型 组合模型 煤工尘肺 发病工龄
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基于广义椭球基函数模糊神经网络的油轮转向动态响应模型(英文) 被引量：1
9
作者 王宁 王丹 李铁山 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期705-713,共9页
基于广义椭球基函数模糊神经网络(GEBF-FNN)算法,提出一种新颖的油轮转向动态响应模型.通过事先建立好的一组油轮操纵非线性微分方程获得训练数据,GEBF-FNN算法用于在线辨识Nomoto型油轮转向响应模型的参数K和T.具体地,GEBF-FNN模型从... 基于广义椭球基函数模糊神经网络(GEBF-FNN)算法,提出一种新颖的油轮转向动态响应模型.通过事先建立好的一组油轮操纵非线性微分方程获得训练数据,GEBF-FNN算法用于在线辨识Nomoto型油轮转向响应模型的参数K和T.具体地,GEBF-FNN模型从没有任何模糊规则开始,基于规则生长准则和参数估计方法,在线生成模糊规则,从而学习出由一组模糊规则构成的具有高精度和精简系统结构的油轮转向动态响应模型.为验证该动态响应模型的有效性,针对典型的Z形操纵进行仿真研究,并进行广泛的比较研究,仿真结果显示基于GEBF-FNN算法的油轮动态响应模型具有理想的逼近和预测性能. 展开更多
关键词 油轮转向 响应模型 模糊神经网络 广义椭球基函数
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基于径向基函数神经网络模型对非饱和土参数的反演 被引量：2
10
作者 刘俊新 刘育田 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2010年第1期90-94,共5页
通过建立考虑水气两相非饱和渗流的正演有限元模型,以归一化的数值模拟结果的出水时间为输入目标,以归一化的不同水平参数组合为输出目标,同时以归一化的模型试验结果为测试输入变量,利用径向基函数神经网络模型对不同压实系数下红层填... 通过建立考虑水气两相非饱和渗流的正演有限元模型,以归一化的数值模拟结果的出水时间为输入目标,以归一化的不同水平参数组合为输出目标,同时以归一化的模型试验结果为测试输入变量,利用径向基函数神经网络模型对不同压实系数下红层填料非饱和土参数进行了反演;并且利用反演的参数对不同压实下相对应初始饱和度数值模拟水渗出时间与实际水渗出时间进行了比较,证明了采用径向基函数神经网络模型对非饱和参数反演的可行性. 展开更多
关键词 非饱和土参数 非饱和渗流 径向基函数神经网络模型 反演
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电力负荷的径向基函数神经网络模型预测 被引量：1
11
作者 李程 谭阳红 《广东电力》 2010年第5期1-3,11,共4页
由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RB... 由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。 展开更多
关键词 反向传播神经网络模型 径向基函数神经网络模型 负荷预测
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正弦基函数神经网络滤波器设计 被引量：3
12
作者 邹阿金 沈建中 《长沙水电师院学报（自然科学版）》 2001年第2期16-18,共3页
构造了一种正弦基函数神经网络 ,以此作为Ⅲ型线性相位FIR滤波器振幅响应Hr(ω)的最佳均方逼近 ;根据训练所得的网络权值cn 计算脉冲响应h(n) ,仿真实例表明了该算法的有效性和优良性能 .
关键词 神经网络 FIR滤波器 脉冲响应 正弦基函数 设计
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一种基于小波型函数链神经网络的竞争学习模型的设计与应用 被引量：1
13
作者 毛光喜 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第7期77-79,共3页
神经网络模式分类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“赢者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络模式分类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于... 神经网络模式分类方法中,比较著名的方法之一就是“竞争学习”。竞争学习采用若干单元的层次结构,以一种“赢者全取”的方式对系统当前处理的对象进行竞争。通常的神经网络模式分类方法,由于其较长的处理时间和数据的复杂性,很难适用于大型数据库。为此,本文采用调制的小波基对输入模式预处理,在函数链神经网络的基础上设计了基于小波型函数链神经网络的竞争学习模型,充分利用小波变换和函数链神经网络的优势,这样设计的系统有惊人的学习速度、体系结构的通用性好、适用性强等特点。 展开更多
关键词 函数链神经网络 学习模型 设计 波型 神经网络模式 应用 分类方法 竞争学习 大型数据库 层次结构 处理时间 输入模式 小波变换 充分利用 学习速度 体系结构 前处理 复杂性 预处理 小波基 通用性 适用性 系统 对象
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SSA-RBF神经网络模型在风电风速预测中的应用研究
14
作者 罗丹 章若冰 余娟 《绿色科技》 2024年第18期194-199,共6页
为了提高风电功率的预测精度和稳定性,以更好应对风速的多变性和非线性特性,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的风速预测模型(SSA-RBFN)。通过SSA优化RBFN的参数,以预测提高模型的精度和稳定性。通过选用风... 为了提高风电功率的预测精度和稳定性,以更好应对风速的多变性和非线性特性,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的风速预测模型(SSA-RBFN)。通过SSA优化RBFN的参数,以预测提高模型的精度和稳定性。通过选用风电场实际数据进行研究,与SSA-BP模型、RBF模型、BP模型进行比较。仿真结果表明:SSA-RBF预测模型在MAE、MBE和RMSE指标上体现出预测误差显著低于传统RBF模型和BP模型,表明提出的模型是可行和有效的。 展开更多
关键词 风速预测 麻雀搜索算法 径向基函数神经网络 预测模型优化
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城市环境质量综合评价的径向基函数神经网络模型
15
作者 楼文高 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期400-400,共1页
关键词 环境质量 径向基函数 神经网络模型 RBF 层次分析方法
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云模型优化径向基函数神经网络算法研究 被引量：6
16
作者 刘轲 张冉 +2 位作者 崔志斌 张殿宝 高社干 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期49-55,M0005,共8页
径向基函数(RBF)神经网络广泛用于各类医学预测模型中,针对RBF神经网络隐含层高斯径向基函数的参数确定困难,影响癌症预后模型的因素具有多样性和模糊性等问题。利用云模型优化RBF神经网络算法,通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,优化... 径向基函数(RBF)神经网络广泛用于各类医学预测模型中,针对RBF神经网络隐含层高斯径向基函数的参数确定困难,影响癌症预后模型的因素具有多样性和模糊性等问题。利用云模型优化RBF神经网络算法,通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,优化RBF神经网络结构。用来自美国国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库的4771例食管鳞状细胞癌患者数据建模仿真与传统的仿真对比,证明该模型预测生存期的C-index为0.705,远高于肿瘤等级、列线图和RBF神经网络(0.598、0.627和0.632),能更好更准确地对食管鳞状细胞癌患者进行预后预测。 展开更多
关键词 云模型 云变换 径向基函数神经网络 预后
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基于径向基函数神经网络的热工过程模型辨识 被引量：2
17
作者 李攀峰 杨晨 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1032-1036,共5页
为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络(RBF-NN)的建模方法:采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均(NARMA)模型的输入/输出结构实现RBF-NN的优化,辨识RBF-NN结构,并用... 为了准确反映热工过程动态特性,实现热工过程整体优化控制,提出了一类新的径向基函数神经网络(RBF-NN)的建模方法:采用熵方法和竞争学习算法,结合非线性自回归滑动平均(NARMA)模型的输入/输出结构实现RBF-NN的优化,辨识RBF-NN结构,并用最小二乘算法(LS)确定权向量,实现了典型的非线性热工过程建模。通过两个实例验证:基于NARMA结构的RBF-NN建模,具有较高的辨识精度和较少的隐层节点。 展开更多
关键词 自动控制 热工过程 非线性 NARMA模型 径向基函数神经网络 最小二乘算法
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基于径向基函数神经网络的功率器件集总参数热模型 被引量：4
18
作者 唐莹莹 季汉涛 +1 位作者 万萌 于杏 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第34期225-230,共6页
功率器件易发生热击穿故障,为准确估计其运行温度,需建立器件的热分析模型。然而,当多个功率器件排布距离较近时,器件间的热耦合作用会导致模型中的热参数难以获取。为此,引入导热时间常数τ和温升变化率k两个热参数,建立了功率器件集... 功率器件易发生热击穿故障,为准确估计其运行温度,需建立器件的热分析模型。然而,当多个功率器件排布距离较近时,器件间的热耦合作用会导致模型中的热参数难以获取。为此,引入导热时间常数τ和温升变化率k两个热参数,建立了功率器件集总参数热模型;并提出通过径向基函数神经网络,对参数τ和k进行估计,克服模型热参数难以获取的问题。以单相全桥电路为对象,通过温升实验,对所提功率器件热模型的有效性进行了验证。 展开更多
关键词 热分析模型 集总参数 径向基函数 神经网络
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基于广义生长-剪枝径向基函数神经网络的谐波源建模 被引量：24
19
作者 占勇 程浩忠 +1 位作者 葛乃成 黄广兵 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第16期42-46,共5页
采用广义生长-剪枝RBF神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在该模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的广义生长?剪枝RBF网络进行建模。该网络的学习算法是串行的,... 采用广义生长-剪枝RBF神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在该模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的广义生长?剪枝RBF网络进行建模。该网络的学习算法是串行的,可以进行动态建模。算例计算表明,该模型具有训练时间少、精度高、可动态建模等优点。 展开更多
关键词 电力系统 谐波潮流 谐波源模型 径向基函数 神经网络 串行学习 广义生长-剪枝径向基函数
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基于MPC和RBF神经网络的火箭弹姿态调整策略
20
作者 王琦 易文俊 +2 位作者 管军 高郅泽 徐雷 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期269-276,共8页
火箭弹的精准飞行控制目前是国内外军事领域研究中的一个热点话题。针对火箭弹如何能够更好的打击实现精确打击这一问题,提出一种基于模型预测控制和径向基函数神经网络相结合的火箭弹姿态调整策略。该策略利用模型预测控制算法预测得... 火箭弹的精准飞行控制目前是国内外军事领域研究中的一个热点话题。针对火箭弹如何能够更好的打击实现精确打击这一问题,提出一种基于模型预测控制和径向基函数神经网络相结合的火箭弹姿态调整策略。该策略利用模型预测控制算法预测得到姿态调整所需的最优的电机修正值,然后利用径向基函数神经网络算法实现对电机的快速调节响应,以此达到调整姿态修正弹道的目的。仿真结果表明,舵控系统的调整过程误差小、反应快、跟踪效果良好,整体策略具有优良的控制性能。使火箭弹飞行姿态控制系统的鲁棒性和快速性得到了很大的提高。很好的将模型预测算法与径向基函数神经网络算法的优点结合到了一起。 展开更多
关键词 火箭弹 舵控系统 直流无刷电机 弹道修正 姿态调整 模型预测控制 径向基函数神经网络
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