非线性对象快速神经网络辨识方法

摘要：

本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统,具有辨识精度高,速度快的特点.该方法简单有效,为设计非线性对象控制器提供了一条思路,从而摆脱了用线性模型近似被控对象的粗略做法.算法中,学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性,加速了网络训练过程.

关键词：非线性受控对象、神经网络模型、快速辨识

分类号：TG3(金属压力加工)

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：43-45