【摘 要】
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该文研究了多层前馈神经网络的结构问题和一种易于硬件实现的学习算法,还讨论了可以划为多层前馈神经网络的RBF网络在滑模控制器中的应用.该文的主要贡献可以概括为 :1.给出
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该文研究了多层前馈神经网络的结构问题和一种易于硬件实现的学习算法,还讨论了可以划为多层前馈神经网络的RBF网络在滑模控制器中的应用.该文的主要贡献可以概括为 :1.给出了关于前馈神经网络隐单元数目上界的一个证明.这是一个构造性的证明.它从一个隐层的前馈神经网络的输入输出函数关系出发,充分利用隐单元的Sigmoid激活函数的两 端有限极限特性,使每个隐单元1至2个样本,从而得出当样本集满足一定条件时,用不小于样本数的二分之一的最小整数个隐单元可以任意小的误差表示这些样本.2.提出了一种利用最小二乘法消去已训练过的神经网络的隐单元的方法.3.给出了关于一般误差函数的神经网络的非线性BP算法.4.讨论了非线性BP算法在系统辩识中的应用.给出了基于非线性BP网络的系统辨识的图形表示和计算步骤.把非线性BP算法的应用推广到函数逼近以外的领域.5.研究了RBF神经网络在滑模控制器设计中的应用.给出了各种情形下RBF神经网络的参数的更新方法和系统的控制输入.在一些假设成立时,证明了闭环系统的全局稳定性.
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