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1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統，提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理，再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質，建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題，使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題，考慮系統實際運行數據，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模，并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經網絡
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-11
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八數碼多個算法
標簽： 數碼 算法
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：hn891122
用C++實現的多個算法，包括迭代
標簽： 算法
上傳時間： 2015-02-19
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高斯混合模型算法
標簽： 高斯混合模型 算法
上傳時間： 2015-03-04
上傳用戶：changeboy
隱馬爾可夫模型算法(解壓后為ppt文件，改名為a.ppt)
標簽： 馬爾可夫 模型算法 解壓
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：梧桐
C常用算法程序集,在這程序集中包含了20章,每一章又含蓋了多個算法的源碼,這對于一個c語言的學習者而言是莫大的一筆財富.
標簽： 算法 程序 源碼 c語言
上傳時間： 2015-03-17
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卡羅曼濾波 采用變維和交互多模算法實現機動檢測
標簽： 濾波 多模 機動 檢測
上傳時間： 2015-06-21
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這是一個筆者撰寫改進了別人的隱馬爾可夫模型算法的程序。
標簽： 馬爾可夫 模型算法 程序
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：13215175592
多代理分布式系統設計。包括應用領域、多代理算法、理論等
標簽： 代理 分布式 系統設計 應用領域
上傳時間： 2015-09-08
上傳用戶：WMC_geophy
一個用于建立溫度模型的線性回歸的溫度模型算法
標簽： 溫度 模型 回歸 模型算法
上傳時間： 2015-10-20
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