推荐星级:
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

基于HBF神经网络的自适应观测器

更新时间:2020-01-08 09:14:27 大小:1M 上传用户:守着阳光1985查看TA发布的资源 浏览次数:48 下载积分:1分 出售积分赚钱 评价赚积分 ( 如何评价?) 标签:HBF神经网络自适应观测器 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

传统的RBF(Radial Basis Function)神经元基函数通常把高斯类型与单一宽度作为每个神经元的激活函数,这些特性限制了网络神经元的性能,特别是在处理复杂的非线性建模问题上.为了克服这个限制,本文应用了具有类似RBF网络,但激活函数不同-超基函数HBF(Hyper Basis Function)的网络.结合RBF网络,分析了HBF网络的结构、基函数形式及基函数对网络的影响,利用决策树算法计算了网络中心.在此基础上,提出了一种基于HBF神经网络的自适应观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的稳定性;最后通过仿真验证了这种HBF神经网络观测器能很好地观测系统的状态值.


部分文件列表

文件名 大小
基于HBF神经网络的自适应观测器.pdf 1M

推荐下载

全部评论(0)

暂无评论