【摘 要】
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本文是基于CMAC神经网络分析和设计非线性过程控制系统的第一部分,分析了Chiang&Lin提出的基于广义基函数的CMAC学习算法收敛条件的局限性,提出了一种改进算法,并证明改进算
【机 构】
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山东建筑工程学院自动化系!山东济南250014,上海交通大学自动化系!上海200030,上海交通大学自动化系!上海200030
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本文是基于CMAC神经网络分析和设计非线性过程控制系统的第一部分,分析了Chiang&Lin提出的基于广义基函数的CMAC学习算法收敛条件的局限性,提出了一种改进算法,并证明改进算法是收敛的,应用该算法的CMAC用于过程输出的预测器,仿真结果表明了所提方案是有效性的
This paper is based on the CMAC neural network analysis and design of the first part of the nonlinear process control system, analyzes the limitations of the convergence condition of the CMAC learning algorithm based on generalized basis function proposed by Chiang & Lin, proposes an improved algorithm and proves that the improved algorithm is convergent The CMAC with this algorithm is used to predict the output of the process. The simulation results show that the proposed scheme is effective
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