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本文从函数逼近观点研究线性和非线性系统辨识问题 ,导出辨识方程 ,提出用神经网络建立线性和非线性系统的模型 .根据函数内差逼近原理建立神经网络学习方程 ,给出优化算法 .计算机仿真表明新算法计算速度快 ,具有良好的推广、逼近和收敛特性
系统辨识与建模的一种新方法
【摘 要】
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本文从函数逼近观点研究线性和非线性系统辨识问题 ,导出辨识方程 ,提出用神经网络建立线性和非线性系统的模型 .根据函数内差逼近原理建立神经网络学习方程 ,给出优化算法 .
【机 构】
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陕西工学院电气信息系
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2000年2期
【基金项目】
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陕西省工业自动化重点实验室资助
其他文献
本文给出了纯时滞系统新的二次优化控制算法，即不论在有穷维空间，还是在无穷维空间，两次都用ＩＴＡＥ优化控制律进行优化，这种系统，设定的一次优化超调δ１（ｕ）％愈小，二次优化超调δ２（ｕ）％愈大，系统的鲁棒