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神经网络与自动舵设计研究

杨鸿  
【摘要】: 本文系统地研究了前向网络的学习算法及其非线性特性;神经控制方案与神经网络的在线训练问题;神经控制在自动舵系统中的应用。论文的主要成果在于提出了一种新的综合BP算法,探讨了网络收敛性问题,提出了一种新的神经控制方案,即适当学习ANN前馈反馈控制方案。该方案以神经网络模型引导神经控制器的在线训练,加快了训练进程,解决神经网络在线训练耗时长,激励不充分的问题;同时以传统的控制器作为前馈环节,在神经控制器训练的初始阶段,保证系统的稳定性,解决了以往神经控制在线训练方案面临的确定网络初值比较困难的问题。 对论文中新的算法和控制方案进行了大量仿真实验。


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