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第5章 神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用 2 v 神经网络在控制中的应用 神经网络辨识技术 神经网络控制技术神经网络在控制中的应用 3 5.1 神经网络系统辨识 系统辨识是自适应控制的关键所在，它通过测量对 象的输入输出状态来估计对象的数学模型，使建立 的数学模型和对象具有相同的输入输出特性。 神经网络对非线性函数具有任意逼近和自学习能 力，为系统的辨识，尤其是非线性动态系统的辨 识提供了一条十分有效的途径。 神经网络系统辨识实质上是选择一个适当的神经 网络模型来逼近实际系统的数学模型。 神经网络在控制中的应用 4 5.1 神经网络系统辨识 5.1.1 神经网络系统辨识的原理 系统辨识的原 理就是通过调 整辨识模型的 结构来使e 最小 。 在神经网络系统辨识中，神经网络用作辨识模型， 将对象的输入输出状态u ，y 看作神经网络的训练样 本数据，以J=e 2 /2 作为网络训练的目标，则通过用 一定的训练算法来训练网络，使J足够小，就可以达 到辨识对象模型的目的。 神经网络在控制中的应用 5 5.1 神经网络系统辨识 5.1.2多层前向BP 网络的系统辨识 假设非线性对象的
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