吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (04): 1047-1051.
徐旭1,葛宏伟2,梁艳春3
摘要：
提出了一种连续回归时滞神经元网络，并将其用于动力系统控制。通过在隐层神经元中引入时滞，构造了一种新的时滞神经网络模型。应用Lyapunov稳定性方法，给出了此神经网络权值的修正算法和系统的控制输入，保证了控制系统的稳定性。本文建立的控制方法不需要系统任何的先验知识，并能保证控制误差收敛到零点附近的一个小的邻域，并始终保持在这个区域内。 最后通过对一种超声马达进行控制实验，验证了本方法的有效性。
中图分类号:
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