一种新的非线性离散动态大系统递阶控制的神经网络方法  

A New Method for Hierarchical Optimization of Nonlinear Large-Scale Discrete-Time Dynamic Systems on the Basis of Neural Networks

作　　者：侯增广[1] 吴沧浦[1] 

机构地区：[1]北京理工大学自动控制系,北京100081

出　　处：《控制理论与应用》1998年第1期69-74,共6页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金

摘　　要：本文给出了一种新的具有全集成化特征的、求解非线性动态大规模系统递阶控制问题（LOCP）的神经网络模型（LHCNN），该神经网络具有结构简洁、紧凑、高效的特点，适合于动态大规模系统的实时优化控制．A novel neural network (LHCNN) for hierarchical control of nonlinear large-scale discretetime dynamic systems is put forward in the paper. The neural network is constructed compactly and concisely,and can be used to solve the problems effectively. It is more suitable for practical applications to real-time optimal control of large-scale dynamic systems.

关 键 词：大系统 递阶控制 神经网络 离散动态系统 非线性 

分 类 号：TP271.8[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O231[自动化与计算机技术—控制科学与工程]