10.3969/j.issn.1004-731X.2007.07.012
基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真
为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真.仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景.
Elman神经网络、递归小波神经网络(RWNN)、梯度下降算法、非线性动态系统、仿真
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TP393.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金50279003
2007-06-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1453-1455,1539