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基于神经网络的切换非线性系统辨识
被引量：
3
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作者
王林
王宏伟
柴秀俊
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第5期1914-1921,共8页
提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法。首先,通过误差逆传播(back propagation,BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律预测模型;其次,提出折息递推辨识算法对各个非线性子系统的参...
提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法。首先,通过误差逆传播(back propagation,BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律预测模型;其次,提出折息递推辨识算法对各个非线性子系统的参数进行辨识。利用关键项分离法对乘积项进行分离,得到各个子系统的参数估计值。最后通过切换非线性系统辨识实例,并与其他方法进行比较,验证了所提方法的有效性。结果表明:提出的方法在辨识切换非线性系统方面具有更高的准确率和可靠性。
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关键词
切换非线性系统
HAMMERSTEIN-WIENER模型
BP神经网络
折息递推辨识算法
关键项分离法
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题名
基于神经网络的切换非线性系统辨识
被引量：
3
1
作者
王林
王宏伟
柴秀俊
机构
新疆大学电气工程学院
大连理工大学控制科学与工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第5期1914-1921,共8页
基金
国家自然科学基金(61863034)。
文摘
提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法。首先,通过误差逆传播(back propagation,BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律预测模型;其次,提出折息递推辨识算法对各个非线性子系统的参数进行辨识。利用关键项分离法对乘积项进行分离,得到各个子系统的参数估计值。最后通过切换非线性系统辨识实例,并与其他方法进行比较,验证了所提方法的有效性。结果表明:提出的方法在辨识切换非线性系统方面具有更高的准确率和可靠性。
关键词
切换非线性系统
HAMMERSTEIN-WIENER模型
BP神经网络
折息递推辨识算法
关键项分离法
Keywords
switching nonlinear systems
Hammerstein-Wiener models
BP neural network
recursive method with discounted measurements
key-term separation method
分类号
TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的切换非线性系统辨识
王林
王宏伟
柴秀俊
《科学技术与工程》
北大核心
2021
3
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