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用于过程控制的神经网络自适应控制方法

         

摘要

本文从人工神经网络中较常用的BP(Back-propagation)算法入手,针对其存在的学习(训练)速度过慢和易陷入误差局部最小的问题,对其算法进行了改进,提出了一种新的可变学习速率(η)的方法.在此基础上,针对常规自适应控制器难于实现且精度较差的问题,把人工神经网络控制器(NNcontroler)应用于自适应控制系统中.计算机仿真证明了改进是有效的.

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