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基于神经网络模型改进算法的动态辨识系统仿真

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神经网络的连接权在辨识中对应于模型参数,通过权值的调节可使网络输出逼近于系统输出.将神经网络作为辨识器NNI时,经训练,网络权值即为系统参数的估计.改进算法引入加权因子是为了控制网络的输入各分量对估计值的影响程度,参数估计值总是大范围一致渐近收敛的.将网络的稳态视为某一优化的问题目标函数的极小点,由初态向稳态的收敛过程就是优化过程计算.开发了仿真程序,对具体案例进行了仿真,取得了较为理想的结果.

神经网络、系统辨识、系统参数、辨识模型

42

TP393(计算技术、计算机技术)

广东省自然科学基金S2011020002719

2015-09-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

118-121

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

42

2015,42(z1)

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