基于神经网络的严反馈块非线性系统的鲁棒控制

针对一类未知非线性时滞关联大系统,提出一种自适应神经网络分散跟踪控制方案.采用神经网络逼近各子系统内部的非线性函数和关联项中的时滞非线性函数;利用占有方法处理时滞项, 采用Backstepping技术

非线性控制系统的反馈线性化的方法，应用在模型预测控制方面很有用

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一类无严格反馈形式的切换非线性系统的自适应神经反演

采用Razumikhin 方法研究一类随机时变时滞非线性系统的状态反馈镇定问题. 利用随机系统的Razumikhin-Mao 理论和反推设计方法, 设计系统的状态反馈控制器, 所设计的控制器能保证闭环

针对一类状态不可测的单输入单输出非线性不确定系统, 提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM) 的直接自适应??H∞ 输出反馈控制方法. 该方法首先设计一种误差观测器, 间接地估计出系统的状态;

非线性系统的自适应控制导论第5章基于神经元网络理论的非线性系统的自适应控制5.1引言5.2输入输出反馈线性化5.2.1问题的形成5.2.2理想的隐含反馈线性化控制5.3多层神经元网络5.4基于MNNs

某非线性系统为y=0.3y(k)+0.6y(k-1)+f(u(k)),其中f（u)=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)

高斯非线性自反馈混沌神经网络及应用，许楠，刘丽杰，基于Chen's暂态混沌神经网络模型，改变其线性自反馈过程，采用由高斯函数作用的非线性自反馈连接项，通过分析神经元倒分叉图以及Lya

基于非线性自适应神经网络的刨煤机刨头位置控制系统，李晓豁，谭兵，由于在刨煤机运行过程中，有很多非线性的因素影响刨煤机刨头位置的控制，本文提出了一种基于非线性自适应神经网络的刨煤机刨头位