精品文档---下载后可任意编辑针对不确定非线性对象的网络学习控制系统讨论的开题报告一、讨论背景及意义在控制理论与工程技术进展的历程中，非线性对象的控制一直是掌握关键技术的瓶颈之一。现有的控制方法和技术往往只能在较为简单的线性系统控制中获得较好的效果，面对高度非线性的对象时，难以有效应对。而现实中的很多控制对象（如飞行器、机器人等）通常都具有极强的非线性特性，因此，如何设计出一套能够有效控制非线性对象的系统，一直是控制理论讨论的一个重要方向。目前，神经网络技术的进展为解决非线性对象控制问题提供了新的方向。其具有非常强大的自适应特性，能够应对高度复杂、非线性和时变系统控制问题。因此，基于神经网络的非线性对象网络学习控制（NLC）系统已经成为了一个讨论热点，其将神经网络技术和控制技术结合在一起，可以较好地应对非线性控制对象。二、讨论内容及方案本讨论旨在针对不确定非线性对象的网络学习控制系统进行讨论。具体地，讨论内容包括以下方面：1.建立不确定非线性对象的 NLC 模型首先，需要建立不确定非线性对象的 NLC 模型，以实现对该对象的有效控制。基于神经网络的控制方法常常采纳反向传播（BP）神经网络，因此本讨论将考虑使用这种方法来建立上述模型。2.设计网络学习算法在建立好非线性对象的 NLC 模型之后，需要对其进行网络学习，以提高其控制精度和适应性。因此，需要设计一种有效的网络学习算法。当前，一些经典的网络学习算法，如动态反向传播（DBP）、图神经网络等，都可以用于 NLC 系统的学习，因此本讨论将对其进行分析与比较，找到最适合的算法。3.性能测试与优化最后，需要对所建立的 NLC 系统进行性能测试，并根据测试结果对其进行优化。具体来说，本讨论将分别从控制精度、鲁棒性、响应速度精品文档---下载后可任意编辑等多方面对所建立的 NLC 系统进行评价和比较，并通过不断调整和优化控制参数，提高系统控制效果。三、讨论预期及意义通过上述讨论，本讨论预期可以取得以下成果：1.成功实现对不确定非线性对象的网络学习控制本讨论将建立一种可以有效控制高度不确定非线性对象的 NLC 系统，并通过所设计的网络学习算法实现对其进行学习，从而提高其控制效果和适应性。2.对多种网络学习算法进行比较和分析本讨论将分别对 DBP、图神经网络等多种经典的网络学习算法进行比较和分析，找到适合本讨论所建立的 NLC 系统的最佳学习算法。3.提高非线性控制领域的技术水...
