一种基于KLMS的自适应小波核神经网络跟踪控制方法

摘要

本发明公开了一种基于KLMS的自适应小波核神经网络跟踪控制方法。包括以下几个步骤：初始化小波核神经网络；将预定值和由控制对象输出的实际观测值进行比较，得到误差信号，输入给小波核神经网络，求解代价函数；调节隐含层——输出层权值的自适应学习率，更新隐含层——输出层权值；调节输入层——隐含层权值的自适应学习率，更新输入层——隐含层权值；更新小波核函数的收缩因子；求解隐含层的诱导局部域及输出；求解输出层的诱导局部域及输出，将输出作为控制信号输送给控制对象的执行机构。本发明减少了迭代过程中的记忆内存和计算复杂度，并提高了控制系统的准确性和快速性。