【摘 要】
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针对具有多维输出信息的系统，采用了一种树形神经网络的构造方法，并解释了其物理意义。此外，本文还提出了该网络的一种新的训练结构，与传统的训练方法相比，保证了系统的稳定性与安
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械工程学院
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针对具有多维输出信息的系统，采用了一种树形神经网络的构造方法，并解释了其物理意义。此外，本文还提出了该网络的一种新的训练结构，与传统的训练方法相比，保证了系统的稳定性与安全性，加快了网络的收敛速度，避免了训练过程中的虚收敛点，同时提高了神经网络的在线学习和实时控制性能。最后给出了针对电液伺服系统的仿真结果。
For the system with multi-dimensional output information, a method of constructing tree-shaped neural network is adopted, and its physical meaning is explained. In addition, this paper also proposed a new training structure of the network, compared with the traditional training methods to ensure the stability and security of the system, speeding up the convergence of the network and avoiding the virtual convergence point in the training process , While improving the neural network of online learning and real-time control performance. Finally, the simulation results for the electro-hydraulic servo system are given.
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