基于新型动态神经元网络的逆系统方法
作者:
钱克昌
;
谢永杰
;
李小杰
关键词:
动态神经网络
动态逆
PID神经元网络
非线性系统
摘要：
针对提高逆系统建模中神经网络的逼近效果和动态性能问题，根据PID神经元网络工作原理，提出一种具有动态激励函数的新型PID神经元模型一输出反馈型PID神经元（OFPID），输出激励采用连续的Sigmoidal函数，使神经元具有等效的IIR突触，采用梯度下降法实现OFPID神经元网络的权值调整，将其应用于非线性系统的神经网络逆控制系统，从而提高非线性系统的解耦效果和控制性能。仿真实验证明，提出的新型神经元网络是一种良好的非线性系统建模和控制工具。
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