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一类非严格反馈随机非线性系统的基于神经的自适应输出反馈控制
一类非严格反馈随机非线性系统的基于神经的自适应输出反馈控制
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摘要—本文首次解决了这个问题一类不确定随机变量的自适应输出反馈控制方法时变时滞的非线性严格反馈系统使用神经网络（NNs）。 圆判据适用于设计一个非线性观测器，没有线性增长条件取决于系统状态，将其强加于非线性函数。 假设系统中存在时变延迟输出，仅采用NN来补偿所有未知数非线性项取决于延迟输出，因此， 提出的控制算法比现有的算法更简单描述了不确定系统的NN反推控制方案用常微分方程举三个例子证明在中提出
一类随机非线性系统的自适应控制 (2012年)
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本文研究了一类单输入单输出严格反馈随机非线性系统的自适应神经控制设计问题，该系统的输出是已知的线性函数。 径向基函数神经网络用于近似非线性，自适应反步技术用于构造控制器。 结果表明，所提出的控制器确保了闭环系统的所有信号都保持概率限制，并且在平均四次值的意义上，跟踪误差收敛到原点周围的任意小的邻域。 所提出的方案的显着特性是仅需要一个自适应参数就可以在线调谐。 因此，大大减轻了计算负担。 最后，两
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