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针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器。该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内。应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题...
基于状态延迟动态递归神经网络的机器人动态自适应跟踪辨识
动态递归网络 跟踪辨识 机器人
2008/12/24
对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络(CIDRNN)作
了改进,提出一种新的动态递归神经网络结构,称为状态延迟动态递归神经网络(State Delay
Input Dynamical Recurrent Neural Network).具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网
络,不仅明确了各权值矩阵的意义,而且使权值的训练过程更为简洁,意义更为明确.仿真实验...
一种新型的动态递归神经网络及其全自动设计算法
2007/12/13
Abstract本文基于非线形自回归滑动平均模型NARMA模
型和前馈神经网络建模的思想，提出一种输入层与输出层神经元递归的动态递归神经网络；
基于进化计算中遗传算法和进化策略与自寻优BP算法的不同结合方式，提出两种动态递归神
经网络全自动高效设计算法，实现了网络结构、权重和自反馈增益同时优化学习，实例应用
表明所提网络结构及其设计算法的有效性．