计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
9期
3387-3389
,共3页
陈向坚%白越%续志军%李迪
陳嚮堅%白越%續誌軍%李迪
진향견%백월%속지군%리적
自结构动态递归模糊神经网络%优化网络结构%响应速度快
自結構動態遞歸模糊神經網絡%優化網絡結構%響應速度快
자결구동태체귀모호신경망락%우화망락결구%향응속도쾌
针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明.对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构.仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能；同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性.
針對無人機非線性、彊耦閤等特點,提齣瞭基于該自結構動態遞歸模糊神經網絡的姿態控製繫統,給齣瞭基于Lyapunov函數的繫統穩定性證明.對四層模糊神經網絡進行瞭優化和改進,設計瞭自結構動態遞歸模糊神經網絡,該網絡可以根據繫統狀態在線更新權值、創建/刪除節點、優化網絡結構.倣真錶明:該控製方法的突齣優點是,在兼顧攷慮瞭繫統中的不確定性因素、非線性因素及外部榦擾併存的情況下,保證繫統的穩定性和跟蹤性能；同時此網絡結構比固定結構的模糊神經網絡響應速度快,因此更具優越性.
침대무인궤비선성、강우합등특점,제출료기우해자결구동태체귀모호신경망락적자태공제계통,급출료기우Lyapunov함수적계통은정성증명.대사층모호신경망락진행료우화화개진,설계료자결구동태체귀모호신경망락,해망락가이근거계통상태재선경신권치、창건/산제절점、우화망락결구.방진표명:해공제방법적돌출우점시,재겸고고필료계통중적불학정성인소、비선성인소급외부간우병존적정황하,보증계통적은정성화근종성능；동시차망락결구비고정결구적모호신경망락향응속도쾌,인차경구우월성.
