【摘 要】
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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.
【机 构】
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内蒙古科技大学,信息工程学院,内蒙古,包头,014010;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083
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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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