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微笑去坚持

金虫 (正式写手)

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[交流] 时变系统自适应控制已有1人参与

查找了一些关于时变系统自适应控制的文献，了解到神经网络在这方面的应用较为广泛，且认识到神经网络的权重参数学习算法多为标准BP算法或基于此而改进的学习算法，其目的是提高参数学习算法。关于参数学习算法，有两个问题，一直无法解开，请大家帮忙解答一下，谢谢。
问题1: 应用神经网络自适应控制，在参数学习之前，是否需要提前判断被控对象在各时刻对应的具体形式（或者具体时刻的数学表达式），然后根据判断得到的表达式进行参数的学习？如果此种情况出现的话，我认为，参数的学习算法不存在学习的规律。
问题2：参数的学习速指的是什么？在参数的学习中，有无参数学习速度与被控对象变化速度快慢比较要求？

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1楼 2013-11-29 10:58:27

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小飞473

新虫 (小有名气)

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★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖

楼主说的神经网络自适应控制也称无模型自适应控制，有个大牛叫Frank.L.Lewis，楼主可以搜搜他的文章，特别是在Automatica上发了很多关于这方面的文章。

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