【摘 要】
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本文研究了电子、电路中混沌系统的神经网络控制问题，包括两方面的内容：混沌系统的神经网络辨识技术和远程学习控制理论。 从系统辨识的角度分析了反向传播神经网络在系统辨
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本文研究了电子、电路中混沌系统的神经网络控制问题，包括两方面的内容：混沌系统的神经网络辨识技术和远程学习控制理论。 从系统辨识的角度分析了反向传播神经网络在系统辨识过程中的特点、存在的缺陷及其应用，并对其进行了改进，进一步地提出了附加动量法的自适应反向传播神经网络的算法。 研究了混沌系统的远程学习控制方法，从理论上论证了远程学习控制的可行性，采用对象-正模型-逆系统的控制结构。控制系统的工作方式分为比例控制加学习控制两种方式。工作过程由BP网络的响应过程、控制过程和BP网络的训练过程组成，按照“BP网络响应、决定控制、系统响应与训练”的次序，反复交替进行。以典型的混沌系统——同步感应电动机系统为例，在理论和仿真实验两个方面对远程学习控制进行了研究。实验结果表明，混沌系统的神经控制在适应性和鲁棒性以及控制品质等方面具有显著的优点，这是传统方法所难以达到的，利用这种控制方法，能够获得满意的控制效果。
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