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基于模糊逐级误差逼近的滑模神经网络在线辨识方法

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本文提出了一种基于模糊逐级误差逼近算法(FHEA)来训练网络,使网络的参数具有自适应的功能,并且具有很好的鲁棒性和较快的学习速度.本文最后给出的仿真结果表明,对于存在不确定性、参数变化的非线性系统,在不同输入信号下都具有很好的辨识效果.

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来源
《中国自动化学会全国青年学术年会》|2002年|305-309|共5页
会议地点北戴河
作者
裴福俊; 方一鸣; 王乐;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制、自动控制系统;人工神经网络与计算;
关键词
滑模控制; Elman网络; 模糊逐级误差逼近; 神经网络; 辨识方法;

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