Abstract-This paper is concerned with the application neural-network based, closed-loop control can be found [12 of quadratic optimization for motion control to feedback For indirect or identification-based, robotic-system control, sev control of robotic systems using cerebellar model arithmetic eral neural network and learning schemes c can be found in the lit

（1)依赖于初始条件。 （2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快。 （3)有些方法,如 Davison-Fletcher-Powell--直接依赖于至少一阶导数;共轭梯度法隐含地依赖于梯度

一、无监督学习神经元网络 竞争学 Kohonen习和自组织网络。 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输。出单元j用w连接。输入的数目即为输入的维数,输出的数目即为输入数据要聚类的数目

拉氏变换的定义和性质 定义有时域函数f(t)则(s)f(dt 也可表示成F(s)=[f(t)] 拉氏反变换f(t)=-[F(s)] 其中s=o+jo是复数,f(t)称原函数F(s)称象函数

在零状态情况下的运算形式和符号形式是一样 的,只要将s→jo或j→即可。 从以上情况看,直流电阻网络中的公式与复频 域中的公式,在形式上完全一样。因此,可以 很自然地想到,和符号电路一样,在直流电阻 网络中的方法都能用到复频域的分析中来

网络函数的频率特性 网络函数的频率特性也称网络的频率响应。若 将网络函数H(s)中的s改为j,那么就得到网络 的频率响应H(o)=A()∠q(),其中A(o)称幅频 特性,φ(o)称相频特性

①已知v(0-)=0输入信号 ve δ(t) 为u(t)和(t)求vc(t) 运算电路如右图。将电11001(1 压源转换成电流源

网络函数的零点对频率特性的影响 ①对四种二阶函数的幅频特性曲线观察,零点 会使幅频特性曲线出现一个数值为零的最小值 H)=0,a()=0 对相频特性曲线观察,零点会使相频特性曲线 出现断点,即相位跳变现象,Hjo)=0和相 位跳变发生在a=o处

一、换路:电路的接通、切断、短路、电路参数的突 然改变、电路连接方式的突然改变、电源输出的 突然改变等,通称为换路。 换路定则:网络在t时换路,换路后的to 对C:只要 icksM(有限量),v不会跳变; 对L:只要M(有限量),不会跳变。 电路的初始条件:t=to+时电路变量的值称为电 路的初始状态,这些初始状态也就是求解该电路 的微分方程所必需的初始条件。因此,确定电路 的初始条件是很重要的

零状态响应是电路在零初始 状态下,仅由电路的输入引○+Rc+ 起的响应。 在t0时,v(O)=0,仅由直流 电流源F引起的响应就是 零状态响应。 若电路处零状态,=u(为阶跃函数,所求的响 应就是阶跃响应。若i=u(为单位阶跃函数,所 求的响应就是单位阶跃响应s(t)