基于机器学习的网络稳定控制器设计与实现

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摘要：由于网络数据多元化以及网络非法入侵的干扰,当前设计出的网络稳定控制器往往响应时间过长,提出基于机器学习的网络稳定控制器设计方法。设计的控制器主要由开发板、控制电路和机器学习模块组成。机器学习模块利用特定的学习方式对网络被控对象进行监督,监督结果将被传送到控制电路进行多种学习行为的虚拟控制。开发板对虚拟控制结果进行接收,筛选出对网络被控对象的最优控制策略。机器学习模块对最优控制策略进行评价后,向网络被控对象实施稳定控制。实验结论证明,所设计的控制器可在维持对网络有效控制的同时,获取优异响应时间,响应能力较强,可较好地对设计目标进行实现。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97360A/201708/671777641.html

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