非线性系统的模型参考神经网络控制

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提出了一种未知非线性动力学系统的神经网络控制策略,用动态多层BP网进行辨识,静态网进行控制.控制器结构简单,收敛快,泛化能力强.仿真结果表明,该策略对几类非线性系统的控制是有效的,且适用于多值逆映射非线性系统,可用于实时控制 A neural network control strategy of unknown nonlinear dynamics system is proposed, which is identified by dynamic multilayer BP network and controlled by static network. Controller structure is simple, fast convergence, generalization ability. Simulation results show that the proposed strategy is effective for controlling a few kinds of nonlinear systems and is suitable for multi-valued inverse mapping nonlinear system and can be used for real-time control
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