针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于 BP 神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的 BP 网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真...针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于 BP 神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的 BP 网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。展开更多
文摘针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于 BP 神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的 BP 网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。
