Hammerstein非线性动态系统的神经网络辨识

机译：Hammerstein非线性动态系统的神经网络辨识

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针对单输入单输出的哈默斯坦模型, 提出了一种利用特殊神经网络结构的非线性动态系统辨识新方法. 在该方法中, 先将模型辨识问题转化为对神经网络的训练问题, 再使用误差反向传播算法解决网络的迭代训练问题, 最后实现了对哈默斯坦模型中无记忆非线性增益和线性动态环节参数的同时辨识. 通过仿真实验说明了该方法的可行性, 实验结果同时还表明该方法简单有效, 易于推广.

机译：针对单输入单输出的哈默斯坦模型, 提出了一种利用特殊神经网络结构的非线性动态系统辨识新方法. 在该方法中, 先将模型辨识问题转化为对神经网络的训练问题, 再使用误差反向传播算法解决网络的迭代训练问题, 最后实现了对哈默斯坦模型中无记忆非线性增益和线性动态环节参数的同时辨识. 通过仿真实验说明了该方法的可行性, 实验结果同时还表明该方法简单有效, 易于推广.

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来源
《Chinese Control Conference》|2010年||共5页
会议地点
作者
吴德会;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
哈默斯坦模型; 神经网络; 辨识; 非线性动态系统;

机译：哈默斯坦模型;神经网络;辨识;非线性动态系统;

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