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构建了用于倒立摆平衡控制的神经网络学习模型.该模型利用可生长结构神经网络的优势,不需要预先规定网络的结构和规模,便可以在学习过程中根据需要生长.基于可生长结构的神经网络将监督与无监督学习结合,能够快速学习刺激与响应之间的潜在关系.该神经网络离线进行监督学习,训练后作为控制器作用于倒立摆系统,构成基于可生长结构的倒立摆控制模型.以Matlab为开发工具进行了仿真实验.仿真结果表明,该模型能够完成一级倒立摆平衡控制任务,并验证了其有效性和抗干扰能力.
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