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关于神经网络自适应控制求助 已有1人参与
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| 神经网络可以逼近任意函数，在被控对象含有未知函数的时候可以用神经网络逼近它。。比如d^2x/dt^2=f(x)+g(x)u+d（t）,如果f（x） g(x)未知，则可以让神经网络输入x，dx/dt，再通过误差设计自适应律来逼近这两个函数。是因为他们是x的函数才可以这样不是么?但是我看到一些文献里面会让神经网络逼近扰动项d（t），但是还是只输入x，dx/dt，这样能行么？d（t）虽然是t的函数，但是不是x的函数啊。。有的文献里把扰动项写出d（x，t),这样倒是x的函数了，但是如果有外界干扰的话也不太可能扰动是x的函数吧。。。想的头都炸了，求大神解救。 |
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