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基于遗传算法的递归神经网络非线性自适应控制器

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提出一种基于遗传算法的神经网络非线性自适应控制方案.该方案中的神经网络是由两部分组成:一部分是线性神经网络,另一部分是递归神经网络.用遗传算法训练递归神经网络的初始权重和阈值,以克服单纯BP算法训练神经网络时收敛速度慢、动态特性不够理想等缺陷.理论分析和仿真结果表明,该控制方案对一类复杂非线性对象具有很好的控制精度、鲁棒性和动态特性.

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来源
《中国自动化学会系统仿真专业委员会中国系统仿真学会仿真计算机与软件专业委员会2004学术年会》|2004年|662-666|共5页
会议地点宁波
作者
沈清波;
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作者单位

中国自动化学会;

中国系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
递归神经网络; 遗传算法; 自适应控制;

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