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王耀南
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期刊论文
基于高斯基神经网络的自学习控制及应用*
控制理论与应用，1998，15（5）：701～707，-0001，（）：
摘要/描述
本文提出一类基于高斯基神经网络的自学习控制器，该控制器由两个GPFN网络组成，一个完成PID学习控制，另一个完成未知被控对象模型的建模．为加快网络的学习过程，文中提出了递归最小二乘法（RLS）用于神经网络的学习，并分析研究了自学习控制系统的收敛性和稳定性。仿真和实验结果表明，这类智能控制是成功的。
【免责声明】以下全部内容由[王耀南]上传于[2005年03月07日 23时53分43秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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