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基于卷积神经网络和数据驱动的非线性动态系统辨识方法

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本发明公开了一种基于卷积神经网络和数据驱动的非线性动态系统辨识方法，其内容包括：以Lorenz非线性系统生成观测数据及其微分值，并进行归一化处理；由归一化后的观测数据中各个状态量构建非线性状态函数字典，并对其进行张量化扩展；取该张量中的一半数据和其所对应的输出微分值训练卷积神经网络，深度挖掘期望输出微分值与输入之间的内在回归关系；将张量中剩下一半数据作为测试数据输入到卷积神经网络中，比较测试数据的卷积神经网络输出微分值与实际期望输出微分值，给出非线性动态系统辨识结果。本发明针对非线性动态系统辨识问题，在不需要先验信息的情况直接从测量数据实现非线性动态系统的辨识。

著录项

公开/公告号CN107908595B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-02-23

原文格式PDF
申请/专利权人燕山大学;
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申请/专利号CN201711034478.6
发明设计人付荣荣;王世伟;潘明;鲍甜恬;田永胜;
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申请日2017-10-30
分类号G06F17/15(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构13116 秦皇岛一诚知识产权事务所(普通合伙);
代理人李合印
地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
入库时间 2022-08-23 11:32:42

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