10.3969/j.issn.1008-0570.2006.04.094
基于外积FLNN的非线性系统辨识
函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而大大简化网络结构,降低计算复杂度.本文提出一种外积扩展型连接神经网络,用于辨识幂函数非线性系统,并与MLP和CFLNN网络对比,仿真结果表明,外积型辨识幂函数非线性系统结构简单、计算量低、性能最优.
外积扩展、函数型连接神经网络、MLP、非线性系统识别
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TN911
中国科学院资助项目60472054
2006-04-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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