【摘 要】
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针对一类不确定性纯反馈非线性动力学系统,在中值定理、Backstepping控制的基础上,提出一种基于极限学习机（ELM）的自适应神经控制方法。ELM随机确定单隐层前馈网络（SLFNs）的隐含
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51467008）
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针对一类不确定性纯反馈非线性动力学系统,在中值定理、Backstepping控制的基础上,提出一种基于极限学习机（ELM）的自适应神经控制方法。ELM随机确定单隐层前馈网络（SLFNs）的隐含层参数,仅需调整网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性。在每一步的Backstepping设计中,应用ELM网络对子系统的未知非线性项进行在线逼近,通过Lyapunov稳定性分析设计的权值参数自适应调节律,可以保证闭环非线性系统所有信号半全局最终一致有界,系统的输出收敛于期望轨迹的很小邻域内。将所设计的控
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