【摘 要】
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该课题主要针对复杂系统的建模与控制、数字图像的模式识别问题开展了一系列研究,并以倒立摆为对象进行了应用研究.首先研究了神经网络建模问题.由于神经网络具有逼近任意非
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该课题主要针对复杂系统的建模与控制、数字图像的模式识别问题开展了一系列研究,并以倒立摆为对象进行了应用研究.首先研究了神经网络建模问题.由于神经网络具有逼近任意非线性函数的能力,故采用动态最大聚类的RBF神经网络进行倒立摆模型辨识.分别采用离线辨识与在线辨识两种方案进行,与原有采用BP网络辨识结果比较,误差明显小于BP网络辨识的结果.其次对实际设备一阶倒立摆进行了实验研究.分析了倒立摆的工作原理,消化并重新设计了硬件接口电路.最后对数字图像的模式识别进行了研究.
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