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基于时变神经网络的非线性时变系统建模
被引量：
1
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作者
严伟力
孙明轩
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第6期1228-1231,共4页
提出时变神经网络模型,用以逼近未知非线性时变映射,实现非线性时变系统建模.将时变神经网络的权值学习作为时变系统的时变参数估计问题,并基于迭代学习机制,给出在同一时刻沿迭代轴训练网络权值的迭代学习最小二乘算法.理论上证明了该...
提出时变神经网络模型,用以逼近未知非线性时变映射,实现非线性时变系统建模.将时变神经网络的权值学习作为时变系统的时变参数估计问题,并基于迭代学习机制,给出在同一时刻沿迭代轴训练网络权值的迭代学习最小二乘算法.理论上证明了该算法的全局收敛性.给出的数值算例表明所提算法在非线性时变系统建模方面的有效性.
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关键词
神经网络
迭代学习最小二乘
非线性时变系统
建模
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题名
基于时变神经网络的非线性时变系统建模
被引量：
1
1
作者
严伟力
孙明轩
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第6期1228-1231,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60874041)资助
文摘
提出时变神经网络模型,用以逼近未知非线性时变映射,实现非线性时变系统建模.将时变神经网络的权值学习作为时变系统的时变参数估计问题,并基于迭代学习机制,给出在同一时刻沿迭代轴训练网络权值的迭代学习最小二乘算法.理论上证明了该算法的全局收敛性.给出的数值算例表明所提算法在非线性时变系统建模方面的有效性.
关键词
神经网络
迭代学习最小二乘
非线性时变系统
建模
Keywords
neural networks
iterative learning least squares
nonlinear time-varying systems
modeling
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于时变神经网络的非线性时变系统建模
严伟力
孙明轩
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
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