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姓名	喬正邦(Chen-Pang Chaio)  查詢紙本館藏	畢業系所	機械工程學系
論文名稱	強健適應性類神經控制研究
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摘要(中)	在本論文中，運用死區技巧來為類神經網路的演算法，加入強健性的功能，而主要的用途在於鑑別一個非線性的系統時，能對不必要的干擾或錯誤予以忽略。另外，以適應控制為基礎，並運用系統靈敏度來設計控制器，並將誤差導入控制量的修正。整體來看，就是用以控制非線性系統，並在有限的雜訊干擾下，能維持一定精度的控制。當然前提是非線性系統本身在控制範圍內必須是穩定的。故當我們以具備強健性的類神經網路作為控制器的設計基礎後，整個控制系統可以說具備了雜訊抑制的能力，並能有相當程度的控制效果。
關鍵字(中)	★ 死區技巧 ★ 適應控制 ★ 類神經網路	關鍵字(英)	★ neural network ★ dead zone technique ★ adaptive control
論文目次	摘要 目錄 圖索引 第一章 緒論 1.1 前言 1.2 研究目的 1.3 研究方法 1.4 文獻回顧 1.5 論文架構 第二章 類神經網路理論 2.1 神經元模型 2.2 類神經網路架構 2.3 BP類神經網路學習機制 2.4 正規化修正演算法 第三章 強健訓練理論與系統鑑別 3.1 強健訓練網路 3.2 強健訓練演算法 3.2.1雙曲線函數強健訓練演算法 3.2.2高斯函數強健訓練演算法 3.3 網路之穩定性分析 第四章 適應性控制策略 4.1 控制器設計 4.1.1控制法則 4.1.2 修正法則 4.2強健適應控制系統架構 4.3 運作流程 第五章 電腦模擬 5.1 強健訓練演算法於系統鑑別 5.1.1 初值及神經網路基本設定 5.1.2 鑑別結果 5.2 強健適應控制系統 5.2.1 基本設定 5.2.2 非線性系統控制結果 5.2.4 雜訊干擾 第六章 結論與未來展望 6.1 結論 6.2 未來展望 參考文獻
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指導教授	莊漢東(Han-tung Chuang)	審核日期	2002-7-3
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