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ADAPTIVE NEURONAL CONTROL BASED ON LAZY LEARNING FOR SEMI-ACTIVE VEHICLE SUSPENSION SYSTEMS

机译：基于半主动车辆悬架系统的懒惰学习的自适应神经元控制

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This paper presents a lazy learnig-based neural network controller for a semi-active vehicle suspension system. The proposed controller allows the semi-active suspension system to improve both the ride comfort and the road isolation. The neural-based controller was studied using a quarter-car model. Simulation results show that the neural approach provides a simple and effective approach to the adaptive control of a suspension system. Other advantages this algorithm presents are that it is easy to select the network structure and it learns quickly.
机译：本文介绍了一种基于懒惰的基于学习的神经网络控制器，用于半主动车辆悬架系统。所提出的控制器允许半主动悬架系统改善乘坐舒适度和道路隔离。使用四分之一车模型研究了神经基控制器。仿真结果表明，神经方法提供了一种简单有效的悬架系统自适应控制方法。其他优点本算法呈现，它易于选择网络结构，并快速学习。

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