一种神经网络的系统控制器结构及系统辨识结构

摘要

本发明涉及一种神经网络系统的控制器结构及其自动辨识与自动提高系统控制精度的结构。其中神经网络系统控制器结构包含神经网络控制结构、系统控制中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节神经网络基函数的权值，在实际控制中对期望输出值进行神经网络修正处理，以提高输出控制精度。一种神经网络系统辨识结构，其特征在于：包含神经网络辨识结构、系统辨识中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节神经网络基函数的权值，使用神经网络的基函数与权值重构控制系统的描述函数。

主权项

一种神经网络系统控制器结构，其特征在于：包含神经网络控制结构、系统控制中线性无关的基函数结构、相应权与权值的分析迭代训练结构；根据可覆盖控制范围的样本，调节线性无关的基函数的权值，在实际控制中对期望输出值进行神经网络修正处理，以提高输出控制精度；在神经网络权值分析迭代训练中使用了高斯‑赛德尔迭代、SOR超松弛迭代方法或者雅可比迭代方法。