检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘伯春[1]
机构地区:[1]东南大学自控系
出 处:《电气自动化》1995年第2期4-7,2,共4页Electrical Automation
摘 要:神经网络以其可学习的特性和其高度的并行结构成为自控界的热门研究课题。本文阐述了人工神经网络的建模,主要介绍逆导(简称BP)神经网络及两层前馈结构。重点阐述了神经网络在系统辨识和自适应自校正控制系统中的应用。并讨论了发展概况及趋势。Neural networks are widely used in solving many highnonlinear control problems because of their massive parallel structure and learning capability. This paper presents the neural network modelling and system identification, and investigates the Back-Propagation (BP) learning algorithm of neural network for self-correcting adaptive control systems. At last, the tendency of nueral network control is discussed.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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