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用神经网络进行连续时间非线性系统建模的研究

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摘要

在用神经网络进行系统建模时,建模误差的存在是难免的.为了减小这种误差,本文对连续时间非线性系统提出了一种新的神经网络辨识模型,它是由带有输入修正的神经网络和稳定滤波器组合而成.文中给出了权值的学习算法,即权值是根据辨识误差的投影算法来改变,证明了在一定条件下辨识误差的收敛性.

著录项

来源
《控制理论与应用》 |1999年第1期|91-94|共4页
作者
任雪梅;
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作者单位

北京理工大学自动控制系;

北京;

100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
神经网络; 非线性系统; 系统辨识; 投影算法;

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