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9.3单神经元网络控制9.3.1单神经元自适应控制算法单神经元自适应控制的结构如图9-9所示。图9-9单神经元自适应PID控制结构
单神经网络控制器
单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能，控制算法为如果权系数的调整按有监督的Hebb学习规则实现，即在学习算法中加入监督项，则神经网络权值学习算法为：
式中，为学习速率，为神经元的比例系数，。
值的选择非常重要。越大，则快速性越好，但超调量大，甚至可能使系统不稳定。当被控对象时延增大时，值必须减少，以保证系统稳定。值选择过小，会使系统的快速性变差。
输入指令为一方波信号采样时间为1ms，采用单神经元自适应控制律进行控制。仿真程序：chap9_1.m9.3.2仿真实例被控对象为
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