Issues in the application of neural networks for tracking based on inverse control

Cabrera J.B.D.; Narendra K.S.

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Issues in the application of neural networks for tracking based on inverse control

机译：神经网络在基于逆控制的跟踪中的应用问题

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Since 1990 a substantial amount of research has been reported in the literature concerning the identification and control of nonlinear dynamical systems using artificial neural networks. Various methods for tracking based on inverse control have been proposed, and constitute one of the main thrusts of this research effort. A significant part of this work has been heuristic in nature, and the conclusions drawn are generally justified using computer simulations. The general success of the simulation studies has also resulted in the increased use of artificial neural networks as controllers in industrial applications. As a result, there is a real need for a better understanding of the questions and problems that can arise in such contexts. This paper attempts to provide the theoretical foundations as well as insights that are essential for the efficient design of neural network controllers based on inverse control.

机译：自1990年以来，已有大量文献报道了有关使用人工神经网络识别和控制非线性动力学系统的研究。已经提出了多种基于逆控制的跟踪方法，并且构成了本研究工作的主要目的之一。这项工作的很大一部分本质上是启发式的，得出的结论通常使用计算机模拟是合理的。仿真研究的总体成功还导致在工业应用中越来越多地使用人工神经网络作为控制器。结果，确实需要更好地理解在这种情况下可能出现的问题。本文试图为基于逆控制的神经网络控制器的有效设计提供必要的理论基础和见解。

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来源
《IEEE Transactions on Automatic Control》 |1999年第11期|P.2007-2027|共21页
作者
Cabrera J.B.D.; Narendra K.S.;
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正文语种 eng
中图分类自动化系统;
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