高阶神经网络在复杂系统自适应控制中的应用

"一类复杂系统的自适应控制 (2006年)，张颖伟，周玮，刘建昌，张嗣瀛，东北大学信息科学与工程学院" 本文是2006年发表的一篇自然科学论文，主要关注的是不确定复杂系统的自适应控制问题。作者团队提出了一个创新的解决方案，利用高阶神经网络来处理这类系统的控制挑战，特别是解决难以处理的子系统互联项问题。 在传统控制系统中，复杂的系统结构可能导致设计和实现上的困难，尤其是在面对不确定性时。论文中提到的“相似复杂系统”是指那些在结构上有共性的系统，这为简化控制设计提供了可能性。作者们应用高阶神经网络作为逼近工具，来近似子系统间的交互作用。这种神经网络模型能够通过在线学习和调整权重来适应系统的变化，从而保证闭环系统的稳定性。 高阶神经网络是一种具有多层非线性变换的模型，其强大的表达能力使其能有效地拟合复杂的数据关系。在处理这类系统时，它能够捕捉到子系统互联项的复杂动态，而且由于系统结构的相似性，可以减少控制器设计所需的计算量，这对于实际工程应用来说是一个显著的优势。 论文中提到的自适应控制策略是基于鲁棒控制理论的，意味着控制器能够应对系统参数的不确定性，保持系统的稳定性能。鲁棒性是控制系统设计的关键，因为它允许系统在面临参数变化或外部扰动时仍能保持良好的性能。 通过仿真案例，作者们验证了所提出的高阶神经网络控制方法的有效性。这些仿真结果展示了该方法在应对复杂系统不确定性时的优越性能，进一步证明了其在实际应用中的可行性。 这篇论文为不确定复杂系统的控制提供了一种新的自适应策略，利用高阶神经网络解决了互联项的问题，并降低了设计的计算复杂度，这对于推动控制理论在工程实践中的应用具有重要意义。