提出了一种具有时变特性的RBF神经网络，并证明了其逼近定理。以一类非参数化不确定时变非线性系统为研究对象，在用时变RBF神经网络对系统中的时变不确定性进行逼近的同时，综合应用Lyapunov稳定性理论和自适应迭代学习控制技术，设计了控制系统，并得到了稳定性定理，解决了这类系统的控制问题。仿真结果验证了时变神经网络的有效性和控制器设计方案的正确性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
