基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

胡德文; 王正志

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基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

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本文首先将自组织神经网络算法向一般化的情形引伸，接着自己组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够输入输出样本空间的概率度自组织，或为许多具有不同分类核心和感觉野的线性子空间逼近，在基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统最小二乘辨识，仿真结果表明了本方法的可行性与优越

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来源
《国防科技大学学报》 |1998年第2期|85-90|共6页
作者
胡德文; 王正志;
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作者单位

国防科技大学自动控制系;

国防科技大学自动控制系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
非线性系统; 神经网络; 系统辨识; 控制系统;

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