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2013 | OriginalPaper | Chapter

3. RBF Neural Network Control Based on Gradient Descent Algorithm

Author : Jinkun Liu

Published in: Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This chapter introduces three kinds of RBF neural network control laws based on gradient descent rule, including supervisory control law, model reference adaptive control law, and self-adjust control law; the weight value learning algorithms are presented. Several simulation examples are given.

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Appendix
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Literature
1.
Noriega JR, Wang H (1998) A direct adaptive neural network control for unknown nonlinear systems and its application. IEEE Trans Neural Netw 9(1):27–34CrossRef
2.
Suykens JAK, Vandewalle JPL, Demoor BLR (1996) Artificial neural networks for modeling and control of nonlinear systems. Kluwer Academic, BostonCrossRef
Metadata
Title
RBF Neural Network Control Based on Gradient Descent Algorithm
Author
Jinkun Liu
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems

Print ISBN: 978-3-642-34815-0

Electronic ISBN: 978-3-642-34816-7

Copyright Year: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34816-7_3