神经元学习规则的改进及其在跟踪控制器中的应用研究
神经元是构成神经网络的基本单元，不同的学习规则对神经元的学习过程将产生不同的影响?该文通过对神经元学习规则的探讨，提出了一种基于综合引导因子的改进学习方法，并将其用于伺肥系统的跟踪控制器设计中，仿真结果表明，应用改进的学习规则设计的神经元跟踪控制器，可以使伺服系统具备良好的控制鲁棒性能和跟踪响应性能。
神经元 学习规则 引导因子 跟踪控制器 神经网络 伺服系统
宋宜斌 王培进
山东省烟台大学计算机学院(山东)
国内会议
合肥
中文
976～978
2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）