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微笑去坚持

金虫 (正式写手)

[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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小飞473

新虫 (小有名气)


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。
2楼2013-11-29 19:16:20
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