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针对迭代学习控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题，提出用RBF网络优化迭代控制器参数的算法。在每一次迭代学习过程之后利用RBF网络对当次输出的数据进行优化计算，拟合出最优的学习增益，使迭代学习算法具有较快的收敛速度，在单关节机器人中进行仿真验证了方法的有效性。
基于神经网络参数优化的迭代学习控制算法
【摘 要】
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针对迭代学习控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题，提出用RBF网络优化迭代控制器参数的算法。在每一次迭代学习过程之后利用RBF网络对当次输出的数据进行优化计算，拟合出最
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【出 处】
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河南科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年6期
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