一种非线性系统集员辨识算法

摘要：

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.

关键词：非线性系统、径向基函数网络、鲁棒性、辨识、集员

所属期刊栏目：31

分类号：TP13(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院项目（非规范项目）;北京市自然科学基金

在线出版日期：2005-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1237-1240,1244