臧、羌;叶雪飞;林千成;孙宁;胡凯;周，英 基于人工神经网络的不确定非线性微分代数方程子系统的鲁棒反推镇定控制。 （中文。英文摘要） Zbl 1289.93125号 南京大学信息科学学报。技术。，自然科学。 4，第4号，340-344（2012）. 摘要：针对一类指标为1且互联网络是局部可测的不确定非线性微分代数方程子系统，将反步法与人工神经网络相结合，研究了其鲁棒镇定问题。利用三层人工神经网络逼近控制器设计过程中出现的不确定项，提出了基于反推方法的鲁棒镇定控制器。采用一种新的自适应算法在线更新神经网络的权值。通过逐步选择虚拟控制器的增益参数，得到一个稳定控制器，使闭环系统渐近稳定。 MSC公司： 93D21号 自适应或鲁棒稳定 93D20型 控制理论中的渐近稳定性 93立方厘米 控制理论中的非线性系统 92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：微分代数方程组;子系统;人工神经网络;反推 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Q.Zang}等人，南京大学信息科学学报。技术。，自然科学。4，第4号，340-344（2012；Zbl 1289.93125）