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基于遗传算法的神经网络简单自适应控制

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本文将神经网络与简单自适应控制结合,采用遗传算法对神经网络的权值进行训练,提出了一种新的控制方法--基于遗传算法的神经网络简单自适应控制,给出了其结构和学习算法.仿真结果表明,该控制方法输出误差小、动态特性好、鲁棒性强,对线性高阶被控对象和非线性被控对象的控制是可行和有效的.

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来源
《2005中国控制与决策学术年会》|2005年|406-408412|共4页
会议地点哈尔滨
作者
安世奇; 北京科技大学; 孙一康; 王京;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国运筹学会;

中国兵工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP273.2;TP202.7;
关键词
神经网络; 遗传算法; 简单自适应控制;

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