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基于对角回归网络的非线性系统建模

北京航空航天大学 辅仁网/2017-07-06

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基于对角回归网络的非线性系统建模
外文标题Modeling of Nonlinear System with Diagonal Recurrent Neural Network
文献类型期刊
作者陈平[1];裘丽华[2];王占林[3]
机构
来源信息年:2003卷:29期:3页码范围:248-251
期刊信息北京航空航天大学学报ISSN:1001-5965
关键词神经网络;非线性系统;系统辨识
摘要分析了非线性系统神经网络建模的规律,利用对角回归神经网络(DRNN)实现了非线性动态系统的辨识.辨识结构采用串并联模式,网络权值的调整为考虑时变因素的调整算法.与静态神经网络相比,基于DRNN的辨识方法显示出很强的处理动态问题的能力,无需辨别系统阶次,辨识结构简单,收敛速度快.仿真结果表明该方法是有效可行的.
收录情况PKUISTICCSCD
所属部门自动化科学与电气工程学院
链接地址http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_bjhkhtdxxb200303016.aspx
DOI10.3969/j.issn.1001-5965.2003.03.016
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dc:title:基于对角回归网络的非线性系统建模
dc:creator:陈平;裘丽华;王占林
dc:date: publishDate:2003-04-30
dc:type:期刊
dc:format: Media:北京航空航天大学学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature:北京航空航天大学学报.2003,29(3),248-251.
dc:identifier:DOI:10.3969/j.issn.1001-5965.2003.03.016
dc: identifier:ISBN:1001-5965
相关话题/电气工程学院 自动化 科学 北京航空航天大学 系统