【摘 要】
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BP神经网络可有效地记忆模糊控制规则，并以“联想记忆”方式使用这些经验。然而，现有前向网络学习算法不可避免地存在局部极小问题，同伦连续BP算法可有效地解决BP网络的全局收敛性问题，同时使网络具有很快的收敛速度。为了进一步提高控制系统的精度和抗干扰能力，设计了一种参数自调整ANN-PI控制器。实验结果表明，这种控制器动态响应快，控制精度高，抗干扰能力强，对参数变化不敏感，具有一定的鲁棒性。
【机 构】
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西安工程大学，西安 710048 西安交通大学，西安 710049
【出 处】
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中国系统仿真学会成立20周年大会暨学术年会
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BP神经网络可有效地记忆模糊控制规则，并以“联想记忆”方式使用这些经验。然而，现有前向网络学习算法不可避免地存在局部极小问题，同伦连续BP算法可有效地解决BP网络的全局收敛性问题，同时使网络具有很快的收敛速度。为了进一步提高控制系统的精度和抗干扰能力，设计了一种参数自调整ANN-PI控制器。实验结果表明，这种控制器动态响应快，控制精度高，抗干扰能力强，对参数变化不敏感，具有一定的鲁棒性。
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