文档介绍：神经网络控制是甏┓⒄蛊鹄吹淖远刂屏煊虻那把匮Э疲是智能控制的一个新的分支,对于解决非线性,不确定,不确知被控对象的问题开辟了一条新的道路。本篇论文详细阐述了神经网络刂破鳌J紫燃蛞=樯芰松窬绲睦砺基础和神经网络的学习算法,常规刂破鳎⑶医窬缬氪车腜控制相结合,将神经网络在控制结构中作为控制器与辨识器,从而改善了传统控制在解决复杂的非线性、不确定、不确知系统控制问题上的不足,使得系统稳定、鲁棒性好。本文重点是采用循环递推模式,将算法与惴ㄏ嘟岷希用三层前向网络,动态算法,将估值重复利用,以达到加快辨识速度,消除噪关键词:刂疲簧窬纾籅惴ǎ豢刂破鳎槐媸镀声的效果。
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目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第翽控制理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..感知器原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第滦髀邸神经网络及神经网络控制发展及现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文研究主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...隽渴絇控制算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.慕蚉控制器概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...:齈控制器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.ḿ襊控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第律窬缋砺刍神经网络原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.典型前馈神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第禄谏窬缈刂葡低逞芯俊神经网络控制系统的设计与实现..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.窬缈刂葡低车氖迪帧研究的目的及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..窬缈刂频纳杓啤目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
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参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯神经自校正控制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯窬绲ケ淞靠刂啤窬缍啾淞靠刂萍蚪椤基于神经网络白适应刂啤改进型神经网络控制器设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.慕虰窬绮问!.慕虰窬缱允视控制算法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.循环递推神经网络刂葡低车墓菇ㄓ敕抡妗本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.黑龙江大学硕士学位论文窬绫媸镀鳌神经刂啤.
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,控制理论这一学科为中国工业的进步起到了至关重要的作熟悉的时变和时不变系统,线性系统和非线性系统,单变量系统和多变量系统,为了工业生产中面临的主要问题,如何正确的建立实际生产中人们所面临的被控复杂系统的数学模型对自动控制工作者提出了挑战:首先是被控动态系统的多样性,随之带来了不确定性以及难以确切描述的非线性特性变的越来越复杂。其次是多层次控制任务以及多目标控制的要求越来越高,也同样给自动控制研究人员供了解决复杂控制系统的新的理论和方法,因此神经网络引起自动控制界的广泛关注,模糊控制、专家系统、神经网络做为智能控制理论基础,为解决当今工业生产中所面临的困难提供了一条新的途径。神经网络作为一种自适应非线性动态系统,由大量简单的基本神经单元构成,各个神经单元中都等势分布着神经网络学习特性使得神经网络可以适应陔系统的动态特性,因此神经网络控制可以逼近工业控制中有着悠久的历史,它是当今社会最通用的控制方法。,在美国有%以上的工业控制器采用的是刂疲谖夜衷诠ひ瞪蠵控制器的应用就更加普遍K制器和神经网络组成,神经删络通过自学习、权系数调整,从而使其稳定状态对用,控制理论的研究是为了如何改进动态系统性能以达到所需目标,对于我们所连续系统和离散系统等都属于动态系统。随着第三次产业革命的爆发,【¨。上世纪八十年代神经网络理论取得突破性进展,这为人们提对复杂系统定量与定性的分析,对于严重不确定的系统,。刂圃谙执着控制理论的不断发展,基于现代