【摘 要】
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该文首先对神经网络模型、学习算法和在非线性系统辨识与控制中的应用方法进行了综述,并对其进行了归纳分类,同时指出了该领域今后研究的主要问题及发展趋势.对于在非线性系
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该文首先对神经网络模型、学习算法和在非线性系统辨识与控制中的应用方法进行了综述,并对其进行了归纳分类,同时指出了该领域今后研究的主要问题及发展趋势.对于在非线性系统辨识与控制中应用最多的静态多层前馈网络和动态递归网络,该文给出了一种通用的前馈-反馈递归网络结构.在此基础上,给出了一种基于模拟进化算法的网络初始结构选择算法,同时还给出了在线动态BP学习算法.对于具有线性特性的非线性系统,首先给出了一种改进型神经网络辨识方法.对于阶次已知的高度非线性系统,提出了基于多层前馈神经网络的优化迭代控制方法,并给出了两种具体求解控制律的GN法和LMF法.还研究了系统阶次未知的非线性系统控制问题,既非线性"黑箱"系统的自适应控制.
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