动态系统多层网络模型的递推辨识算法研究

董嘉文; 钱积新; 孙优贤

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动态系统多层网络模型的递推辨识算法研究

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本文基于对多层前向神经网络学习训练获得最优权集合过程看成是非线性动态系统模型参数自组织、自学习的辨识过程，阐述了基于多层前向网络描述体系的定常和时变非线性动态系统的ＧＢＰ（广义反向传播算法）自适应递推辨识算法和模型的校验。ＧＢＰ递推算法包括在采样时间段上的纵向参数辨识过程和时序上的横向滑动辨识过程，它是现有多层网络学习算法的拓广，仿真研究表明该算法的有效性。

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来源
《电子学报》 |1995年第4期|10|共1页
作者
董嘉文; 钱积新; 孙优贤;
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作者单位

不详;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多层前向; 神经网络; 非线性; 动态系统;

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