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Estimated states are input to the fault approximator whose outputs are estimated fault.
然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。
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对于人工神经网可应用于模糊规则自动生成,这是因为人工神经网可用作近似化工具实现这一系列输入与期望输出之间的数据拟合。
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最后,以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型,并进行了模型检验,证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。
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分别针对离散化的状态空间和连续状态空间的压缩问题,提出了基于信息熵的强化学习算法和基于自主生成神经网络函数逼近器的强化学习算法。
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采用B样条神经网络作为函数逼近器来实现对由端部效应等引起推力波动的观测,以提高补偿的精度。
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在控制器设计过程中,仅采用一个模糊逻辑系统作为逼近器,使得所有的未知项得到补偿,同时采用自适应技术在线辨识未知参数和逼近误差上界。
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该类网络构成了模糊值函数的一类泛逼近器,即在欧氏空间的任何紧集上,任意连续模糊值函数能被这类FNN逼近到任意精度。
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其次,利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统作为估计器,系统研究了一类具有高阶耦合的MIMO非线性系统的模型参考分散自适应控制问题。
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Makes use of Instance-Based Learner as value function approximator to improve system performance;
利用实例学习表示值函数,提高了系统性能。
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以格林函数为激活函数的RBF网络是通用逼近器,它可以逼近任意多元连续函数,具有处理非线性关系的强大潜能,可以快速、准确地预测煤发热量。
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给出由规则并算子构造的控制器是泛模糊逼近器的充要条件.
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为了进一步实现故障特性的辨识与跟踪,讨论了一种利用神经网络对非线性故障模式进行在线逼近的鲁棒故障诊断方法。
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学习前馈控制是一种反馈误差学习的控制形式,其包含反馈控制器和采用函数逼近器的前馈控制器两部分。
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提出了一种基于单逼近器的自适应模糊分散动态面控制方法。
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Fault diagnosis for nonlinear time-delay systems based on fault tracking approximator
基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断
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第二种方法是一种新颖的建模策略,它把晶体生长率作为非线性逼近器的人工神经网络(ANN)与由蔗糖晶体质量平衡所表述的先前既定的知识相结合。
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故障估计器的输入为系统的状态估计,所估计出的故障既可用作故障容错控制,也可用作报警。
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虽然用于金融时间序列的预测方法很多,但由于神经网络作为一种通用函数逼近器可以以任意精度近似任意的非线性函数和动态系统,是高度非线性对象建模的有力工具。
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本文指出文中用到的FCP网络模型和改进T-S模型为通用逼近器,同时给出后者的证明。
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小波函数使用反曲型母小波模拟,电路由双极型晶体管、可控放大器和线性无源电子元件等组成.
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同时考虑到系统模型中存在的不确定项,利用模糊逻辑的逼近功能进行估计,文中采用Lyapunov方法求取了控制器的控制律以及模糊逼近的有关参数的自适应律。
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