复杂系统辨识的网络初始化算法

摘要：

针对用于非线性辨识的连续激发函数的神经网络,提出一种根据被测对象非线性特性设计网络初值的算法.这种方法分析了双曲函数f(x)=tanh(x)敏感区分布和神经网络的灵敏度对网络输出的影响,根据样本,求出敏感区宽度Gb,网络隐层权值与Gb成反比,同时满足网络的第K层权值小于(K-1)权值.电动机非线性磁场的辨识表明这种初始化算法不仅使辨识精度有所提高,且加快了网络的收敛速度.

关键词：复杂系统、网络、初始化、激发函数、辨识误差

所属期刊栏目：23

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：陕西省教育厅资助项目00JK261

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94