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本科畢業設計論文書寫規范
基于神經網絡的模型參考自適應控制既具有神經網絡的自適應和自學習能力，又提高了控制的魯棒性和實時性，因此得到了廣泛應用并取得了不少研究成果。但由于傳統神經網絡控制器采用BP學習算法，存在著收斂速度慢，易陷入局部極小等問題，影響了該模型的進一步應用。基于此，本文對傳統BP學習算法進行改進，并將此應用到模型參考自適應控制神經網絡控制器的設計中，和數字鎖相環控制組成復合控制，對感應加熱電源進行控制，仿真結果表明該算法是十分有效的。主要研究內容如下：
（1） 提出了改進的分層遞階BP（HBP）和改進的雙向權值調整兩種學習算法。HBP網絡結構被劃分為多個單獨的BP網絡，每個BP網絡分別用單獨的學習速率和誤差來訓練權值。通過應用HBP算法在非線性系統辨識中進行仿真，證明了該方法的有效性和可行性。改進的雙向權值調整學習算法是單隱層神經網絡結構，將神經網絡權值的調整分成兩個階段：正向階段調整隱含層到輸出層的權值，反向階段調整輸入層到隱含層的權值。這樣構建的網絡結構簡單，彌補了傳統BP算法的不足。
（2） 基于改進的HBP算法，提出了應用HBP算法訓練RBF網絡連接權的改進RBF神經網絡，仿真結果表明該算法能有效提高了RBF網絡的性能和訓練速率。
（3） 通過采用改進雙向權值調整學習的BP學習算法完成對被控對象的辨識，改進RBF神經網絡訓練控制器參數，學習速率自調整的BP算法訓練自適應濾波器，提出改進的神經網絡模型參考自適應控制器。通過對該系統仿真，結果表明該控制方法是可行的和有效的。
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