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遗传优化的神经网络非线性自适应逆控制
针对BP 网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种遗传算法优化神经网络权值的算法。利用该网络精确性和稳定性的优势,作为初始控制器,在线辨识对象的逆模型,然后与对象串联,实现了一种非线性系统的直接自适应逆控制策略。在对象特性未知的情况下,用BP 网络作为辨识器对被控对象建模,并由辩识结果对控制器的参数进行在线调整。仿真结果表明该方法能够对非线性系统实施有效的控制。
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