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在基于二阶Adaline网络的广义预测极点配置控制器

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为了解决实际应用中非线性被控过程的预测控制问题,把神经网络、广义预测控制和极点配置技术融为一体,提出一个新型自适应神经网络广义预测极点配置加权控制器(GPPWC).首先提出非线性被控过程的二阶自适应线性神经元(Adaline)网络模型,然后给出基于二阶Adaline网络的GPPWC.仿真结果表明该方案的有效性.

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来源
《中国系统仿真学会2006年学术年会》|2006年|937-938956|共3页
会议地点哈尔滨
作者
吕国芳; 王敏; 段向军;
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作者单位

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
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
自适应线性神经元网络; 广义预测控制; 极点配置; 加权控制;

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1. 在基于二阶Adaline网络的广义预测极点配置控制器 [J] . 吕国芳 ,王敏 ,段向军 . 系统仿真学报 . 2006,第z2期
2. 基于二阶Adaline网络的滑模变结构控制器 [J] . 于镝 ,刘严崴 ,李艳辉 . 吉林大学学报（信息科学版） . 2007,第006期
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