[发明专利]一种基于零化神经网络求解时变连续代数Riccati方程的方法在审
| 申请号： | 202110461012.4 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113282873A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 肖秀春;姜丞泽;金龙;李坤键 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06F17/11 | 分类号： | G06F17/11;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京快易权知识产权代理有限公司 11660 | 代理人： | 赵秀英 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于误差的自适应系数零化神经网络求解时变连续代数Riccati方程的方法，首先对原始问题，例如机械臂运动规划、图像与信号处理等问题进行抽象与建模，将问题转化为求解时变连续代数Riccati方程的数学模型，之后将该数学模型通过求导和克罗内克积转化为时变矩阵线性方程问题，采用基于误差的自适应系数零化神经网络进行迭代求解，在求解的过程中不断对系统残差以及状态变量进行映射及自适应变换，调整网络的求解策略。最终当迭代求解出的模型系统满足预定义的条件及精度后停止迭代并输出模型系统。和传统的其他求解时变连续代数Riccati方程的方法相比，本发明算法有更高的收敛精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 求解 连续 代数 riccati 方程 方法 | ||
【主权项】：
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