融合RBF神经网络的信息系统有限时间跟踪控制研究
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1.江苏科技大学;2.常州信息职业技术学院

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2022年度省教育科学规划课题:基于科教协同的大数据专业人才培养体系建设研究(B/2022/02/86);2023年江苏省高等教育教学改革研究课题:双高”建设背景下高职院校专业建设评价指标体系研究(2023JSJG619)。


Limited-time tracking control of information system integrating RBF neural network
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    摘要:

    研究对信息系统运行的稳定性与可靠性进行了分析,采用了一种结合径向基函数与有限时间稳定性理论的控制方法。通过构建一个基于径向基函数神经网络的控制模型,并创新性地引入了一个有限时间跟踪控制框架,该框架能够确保系统状态在有限的时间达到期望的系统跟踪性能。此外结合了一种非线性映射方法,并融合反步法对控制方法进行改进,最终降低信息系统设计的复杂程度与难度。经实验测试验证,在有约束条件下智能信息系统对应曲线的波动幅度较小,变化的速度也较慢,信息系统智能体状态运行的误差也较小。经过实际应用证明了所提出的方法能够对系统展开良好控制,并且跟踪精度较高,满足信息工程的需求。

    Abstract:

    The study analyzed the stability and reliability of the operation of the information system and adopted a control method that combines radial basis function and finite time stability theory. By constructing a control model based on radial basis function neural network and innovatively introducing a finite time tracking control framework, the framework can ensure that the system state reaches the desired system tracking performance in a limited time. In addition, a nonlinear mapping method is combined, and the control method is improved by integrating the backstepping method, which ultimately reduces the complexity and difficulty of information system design. Experimental tests have verified that under constrained conditions, the fluctuation amplitude of the corresponding curve of the intelligent information system is small, the speed of change is also slow, and the error of the state operation of the information system intelligent agent is also small. Practical application has proved that the proposed method can carry out good control of the system, and the tracking accuracy is high, which meets the needs of information engineering.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

毛天麟,邹晓华.融合RBF神经网络的信息系统有限时间跟踪控制研究计算机测量与控制[J].,2025,33(8):120-128.

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  • 收稿日期:2024-06-20
  • 最后修改日期:2024-08-19
  • 录用日期:2024-08-21
  • 在线发布日期: 2025-09-05
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