【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应控制器的设计方法.该控制器主要由2部分组成,第一部分利用遗传算法搜索出一组神经网络控制器的初始权值,第二部分用历史输入输出数据
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提出了一种基于遗传算法的神经网络自适应控制器的设计方法.该控制器主要由2部分组成,第一部分利用遗传算法搜索出一组神经网络控制器的初始权值,第二部分用历史输入输出数据训练神经网络自适应控制器,经过训练后其达到稳定的控制效果.通过Matlab仿真表明,该控制策略克服了BP算法对初始值敏感的问题,有效提高神经网络的控制效果,和常规PID控制器相比较,超调量小、抗干扰性强和鲁棒性好.
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