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本文提出了一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器，用线性模型的预测控制去控制非线性系统，其预测偏差用神经网络进行补偿，线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法。仿真结果表明，用这种控制器能有效地控制非线性系统，并具有超调小，鲁棒性好的特点。
基于阻尼最小二乘法的神经网络预测偏差补偿自校正控制器
【摘 要】
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本文提出了一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器，用线性模型的预测控制去控制非线性系统，其预测偏差用神经网络进行补偿，线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法
【机 构】
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南开大学计算机与系统科学系
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2000年1期
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助研究!(9836 0 2 11)
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