【摘 要】
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在非线性系统的模糊动力学模型基础上，提出了一种模糊神经网络变结构自适应控制器；网络的结构根据非一系统特性动态构成，基于该网络提出非线性预测器；基于梯度法提出了一种网络参
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在非线性系统的模糊动力学模型基础上，提出了一种模糊神经网络变结构自适应控制器；网络的结构根据非一系统特性动态构成，基于该网络提出非线性预测器；基于梯度法提出了一种网络参数学习算法，并分析了收敛性及其性质，将网络预测民参数学习算法相结合，构成自适应控制算法，证明了算法的收敛性，仿真结果证实了算法的有效性。
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