神经元网络在非线性函数逼近和动态非线性系统辨识中的应用

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该文主要讨论了在用BP网络进行非线性函数逼近和动态非线性系统辨识时,如何抑制过拟合,提高BP网络的普化能力.我们主要研究了用"附加噪声"的BP算法抑制过拟合现象,并提出了在用"附加噪声"的BP算法训练网络的同时,利用测试样本集的统计信息去除训练样本集中异常样本点的方法.该文在非线性函数逼近的基础上,用BP网络对动态非线性系统进行辨识.由于系统的动态特性,需要在BP网络中加入延迟环节或用动态BP网络进行辨识.相应的,BP算法、训练序列的选取、过拟合现象的表现形式、普化误差的计算等都与非线性函数逼近中有所不同.该文对动态BP算法、训练序列的选取作了简单的说明和仿真,对过拟合现象和普化误差计算进行了研究.仿真结果表明"附加噪声"的BP算法可以提高动态非线性系统辨识中辨识模型的普化能力.
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