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基于神经网络所具有的灵活强大的学习能力,提出了一种用多层前馈神经网络实现的控制器.该控制器通过学习系统的逆动力学特性,能由系统反馈回的输入/输出状态及未来期望输出值直接得到应加在系统输入端的控制量.另外,通过引入系统的神经网络正向模型,可将系统输出端的误差经网络逐层反传,在线调节神经网络控制器的权重,从而使控制器具有自学习能力,以适应控制对象参数的变化,确保良好的控制效果.
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Source ：
北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
Year： 2000
Issue： 2
Volume： 26
Page： 102-106
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