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基于广义回归神经网络的非线性时变系统辨识

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广义回归神经网络具有收敛速度快、计算量小,所需样本量少等优点,被广泛的应用于非线性系统辨识。本研究针对GRNN在时变环境下难以确定平滑因子,自适应能力弱的缺点,提出了一种自适应优化平滑因子的方案。仿真结果表明,改进后的GRNN有较强的自适应能力,能够在实际应用中很好的逼近和泛化较为复杂的非线性时变系统。

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来源
《中国人工智能学会第12届全国学术年会》|2007年|750-755|共6页
会议地点哈尔滨
作者
赵仕俊; 张金磊; 仲伟波;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;算法理论;
关键词
人工神经网络; 时变系统; 系统辨识; 算法理论;

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