导读:本文包含了复合神经网络自适应控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:广义通用模型控制,复合正交神经网络,二阶系统,自适应逆控制
复合神经网络自适应控制论文文献综述
黄景,郭丙君[1]（2008）在《基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制》一文中研究指出在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。(本文来源于《华东理工大学学报(自然科学版)》期刊2008年06期）
赵伟强[2]（2008）在《非线性系统的复合正交神经网络自适应控制》一文中研究指出提出非线性系统的复合正交神经网络自适应控制方法.在非线性系统控制中,这种网络自适应控制不需要辨识系统模型与Jacobian矩阵信息,网络学习算法与被控对象模型无关.仿真结果表明,复合正交神经网络实现的非线性系统控制具有较强的自适应控制能力,证明了控制系统具有良好的跟踪控制性能,为解决非线性系统的控制问题提供了一种方法.(本文来源于《绍兴文理学院学报(自然科学版)》期刊2008年02期）
郭丙君,俞金寿[3]（2005）在《基于复合正交神经网络的通用模型自适应控制》一文中研究指出应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法直接嵌入到控制算法中,从而保证通用模型控制策略的可实现性。另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单,学习收敛速度快等优点,克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点。基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真验证了该控制策略的有效性。(本文来源于《冶金轧制过程自动化技术交流会论文集》期刊2005-09-01）
李敏远,都延丽[4]（2004）在《基于遗传算法学习的复合神经网络自适应温度控制系统》一文中研究指出针对一类温度控制系统中存在的非线性和参数不确定等问题,提出一种复合神经网络自适应控制结构.在控制系统中构造了神经网络正模型来再现被控对象的动态特性,用神经网络控制器实现优化控制律的非线性映射.文中选用了被控对象80组历史数据作为样本集,并利用遗传算法的全局搜索能力及高效率来训练多层前向神经网络的权系数.最后用升降温工艺曲线作为输入对温度控制系统进行仿真.仿真结果表明,应用遗传算法能够提高神经网络的学习效率.保证神经网络全局快速收敛,从而克服了传统的误差反传学习算法的一些缺点.证明了采用这种神经网络自适应控制结构.使神经网络控制器的输出可以适应对象参数和环境的变化.使温度控制系统具有很好的学习和自适应控制能力,取得了良好的控制效果.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2004年02期）
叶军[5]（2004）在《基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统》一文中研究指出目前,在自适应逆控制系统中常采用BP神经网络,而BP网络存在算法复杂、易陷入局部极小解等不足。而正交神经网络能克服BP网络的不足,但由于正交神经网络学习算法存在某些局限性,提出了一种复合正交神经网络,该正交网络结构与叁层前向正交网络相同,不同的是正交网络的隐单元处理函数采用带参数的Sigmoid函数的复合正交函数,该神经网络算法简单,学习收敛速度快,并能对网络的函数参数进行优化,为非线性系统的动态建模提供了一种方法。仿真实验表明,网络在用于过程的自适应逆控制中具有很高的控制精度和自适应学习能力。该动态神经网络比其它神经网络具有更强的建模能力与学习适应性,有线性、非线性逼近精度高等优异特性,非常适合于实时控制系统。(本文来源于《计算机仿真》期刊2004年02期）
复合神经网络自适应控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出非线性系统的复合正交神经网络自适应控制方法.在非线性系统控制中,这种网络自适应控制不需要辨识系统模型与Jacobian矩阵信息,网络学习算法与被控对象模型无关.仿真结果表明,复合正交神经网络实现的非线性系统控制具有较强的自适应控制能力,证明了控制系统具有良好的跟踪控制性能,为解决非线性系统的控制问题提供了一种方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复合神经网络自适应控制论文参考文献
[1].黄景,郭丙君.基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制[J].华东理工大学学报(自然科学版).2008
[2].赵伟强.非线性系统的复合正交神经网络自适应控制[J].绍兴文理学院学报(自然科学版).2008
[3].郭丙君,俞金寿.基于复合正交神经网络的通用模型自适应控制[C].冶金轧制过程自动化技术交流会论文集.2005
[4].李敏远,都延丽.基于遗传算法学习的复合神经网络自适应温度控制系统[J].控制理论与应用.2004
[5].叶军.基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统[J].计算机仿真.2004