一类非线性系统的递归神经网络控制

摘要

递归神经网络（ＲＮＮ）由于具有极为丰富的动力学行为而被用在非线性控制系统中，但是传统的ＲＮＮ的训练算法不仅复杂，而且容易陷入局部极值点，作者通过对的遗传算法的改进，采用格雷编码方式，比赛选择策略和稳定状态更换替方式，使其适用于ＲＮＮ控制器结构和参数的确定，此外，把ＲＮＮ控制器用于控制一类ＳＩＭＯ自不稳定非线性系统（如倒立摆系统）也收到很好的效果。