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首页> 外文会议>Proceedings of the Ninth International Conference on Machine Learning and Cybernetics >Simple adaptive control for SISO nonlinear systems using neural network based on genetic algorithm
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Simple adaptive control for SISO nonlinear systems using neural network based on genetic algorithm

机译：基于遗传算法的神经网络SISO非线性系统的简单自适应控制

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This paper presents a method of continuous-time simple adaptive control (SAC) using neural network based on genetic algorithm (GA) for a single-input single-output (SISO) nonlinear systems, bounded-input bounded-output, and bounded nonlinearities. According to the power of neural network and the characteristics of simple adaptive control, constructed a simple adaptive control using neural networks, and in neural network learning process, introduce genetic algorithm, using genetic algorithm to optimize the neural network weights. Simple adaptive control, neural network and genetic algorithm were combined to form Genetic Algorithms-Neural Network Simple Adaptive Control (GA-NNSAC). Finally, the simulation results show that the proposed method has fine accuracy, dynamic character and robustness through computer simulations.
机译：本文提出了一种基于遗传算法（GA）的神经网络连续时间简单自适应控制（SAC）方法，用于单输入单输出（SISO）非线性系统，有界输入有界输出和有界非线性。根据神经网络的强大功能和简单自适应控制的特点，构造了一个使用神经网络的简单自适应控制，并在神经网络学习过程中引入了遗传算法，利用遗传算法对神经网络的权重进行了优化。简单自适应控制，神经网络和遗传算法相结合，形成了遗传算法-神经网络简单自适应控制（GA-NNSAC）。仿真结果表明，该方法具有良好的精度，动态特性和鲁棒性。

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