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为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入＂拟伪偏导数＂概念,给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点,提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明,该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性。
基于BP算法的无模型自适应迭代学习控制
【摘 要】
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为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入＂拟伪偏导数＂概念,给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院自主导航与智能控制研究所
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2010年22期
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