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基于高阶神经网络扩展卡尔曼滤波器算法的非线性动态系统辨识

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摘要

针对非线性动态系统辨识 ,采用高阶神经网络和径向基函数网络相结合的方法 ,神经网络的连接权值可作为系统的未知参数 ,用扩展卡尔曼滤波器 (EKF)算法来估计 ,确保了该方法的快速收敛 .具体模型的仿真结果表明该方法能快速收敛 ,并能方便的用于在线辨识 .

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来源
《哈尔滨工业大学学报》 |2000年第2期|107-110|共5页
作者
刘春梅; 沈毅; 胡恒章; 葛升民;
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作者单位

哈尔滨工业大学控制工程系;

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正文语种 chi
中图分类自动控制理论;
关键词
高阶神经网络; 卡尔曼滤波器; 动态系统辨识;

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