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智能控制中的神经网络方法与迭代学习控制方法
曾南
Subtype工学硕士
Thesis Advisor应行仁 ; 何善育
1990-02-01
Degree Grantor中国科学院自动化研究所
Place of Conferral中国科学院自动化研究所
Degree Discipline控制理论与控制工程
Abstract智能控制是一门高度综合的学科。大的方面它是人工智能,自动控制与运 筹学的交叉;具体到方法,在智能本质尚未清楚情况下,向人学习是实现智能 控制的一条捷径。人本身做为控制器时体现出入类智能的两大特点: Ⅰ能够处理大量模糊信息 Ⅱ通过重复,积累经验,提亮控制效果 本文主要围绕体现出上述特点的神经网络方法及迭代学习控制方法而成, 共分四章。第一章概述智能控制的几种方法,综评前人工作。第二章分析作为 神经网络学习基础的记忆能力,得到记忆容量、样本数及隐节点个数之间的关 系并指出M i r c h a n d a n i等人对网络能力的分析与C o v e r对单个 神经元能力分析之间的联系,由此给出前者结论的一个正确证明。第三章探讨 基于B P神经网络的模糊控制器的实现。与传统方法很大不同的是:用概念曲 线而不是隶属度来刻画模糊性,用更接近人的方式--训练取代模糊算法。仿真 结果表明神经网络不仅能象计算机那样记住控制表格,更重要的是能通过学习 典型实例,举一反三,如同人那样控制。第四章是对迭代学习控制理论的丰富 与完善。首先重新分析开环学习,放宽离教系统的收敛条件;并得到连续系统 的一个新的收敛条件,它包含迭代学习控制理论的最初形式;将现行观察引入 学习,提出闭环算法,讨论了它的学习条件,从理论和仿真上都证明它优于开 环学习,特别在干扰抑制能力方面;比较开环与闭环分析,看到它们之间的联 系与差别;最后就如何把神经网络结合进迭代学习控制提出一些想法。
shelfnumXWLW160
Other Identifier160
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6958
Collection毕业生_硕士学位论文
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GB/T 7714
曾南. 智能控制中的神经网络方法与迭代学习控制方法[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,1990.
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