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基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究
被引量：
1
1
作者
刘滔
韩华亭
+1 位作者
马婧
雷超
《计量学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期97-101,共5页
针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达...
针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达式，利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进，提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明，该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。
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关键词
计量学
HAMMERSTEIN模型
函数连接神经网络
非线性动态测试系统
系统
辨识
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职称材料
题名
基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究
被引量：
1
1
作者
刘滔
韩华亭
马婧
雷超
机构
空军工程大学防空反导学院
信息保障技术重点实验室
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2015年第1期97-101,共5页
文摘
针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达式，利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进，提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明，该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。
关键词
计量学
HAMMERSTEIN模型
函数连接神经网络
非线性动态测试系统
系统
辨识
Keywords
Metrology
Hammerstein model
Functional link artificial neural network
Nonlinear dynamic test system
System identification
分类号
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究
刘滔
韩华亭
马婧
雷超
《计量学报》
CSCD
北大核心
2015
1
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