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多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用
被引量：
1
1
作者
蒋岚
龚为延
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
2000年第2期102-106,共5页
基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力，提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器．该控制器通过学习系统的逆动力学特性，能由系统反馈回的输入／输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量．另外，通过引入系统...
基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力，提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器．该控制器通过学习系统的逆动力学特性，能由系统反馈回的输入／输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量．另外，通过引入系统的神经网络正向模型，可将系统输出端的误差经网络逐层反传，在线调节神经网络控制器的权重，从而使控制器具有自学习能力，以适应控制对象参数的变化，确保良好的控制效果．
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关键词
多层前馈神经网络
逆动力学特性
自动控制系统
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职称材料
题名
多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用
被引量：
1
1
作者
蒋岚
龚为延
机构
北京联合大学机械工程学院
北京工业大学自动化系
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
2000年第2期102-106,共5页
文摘
基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力，提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器．该控制器通过学习系统的逆动力学特性，能由系统反馈回的输入／输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量．另外，通过引入系统的神经网络正向模型，可将系统输出端的误差经网络逐层反传，在线调节神经网络控制器的权重，从而使控制器具有自学习能力，以适应控制对象参数的变化，确保良好的控制效果．
关键词
多层前馈神经网络
逆动力学特性
自动控制系统
Keywords
feedforward multilayered neural networks, dynamic inverse, learning on-line
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多层前馈神经网络在自动控制系统中的应用
蒋岚
龚为延
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
2000
1
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