【摘 要】
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该文针对神经网络在非线性时变系统辨识方面的应用作了一些有关的研究.该文采用的递归神经网络是动态网络.它利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性.该文对几
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该文针对神经网络在非线性时变系统辨识方面的应用作了一些有关的研究.该文采用的递归神经网络是动态网络.它利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性.该文对几种典型的递归网络结构及其学习算法进行介绍.鉴于现有的递归网络大多采用收敛速度极慢的梯度类算法,该文提出了基于扩展卡尔曼滤波的递归网络进行非线性时变系统辨识算法.这种算法综合了卡尔曼滤波快速收敛性和递归网络不需要预先估计系统时滞阶数的优点.另外基于单个神经元的局部化算法大大简化了存储量和计算量.引用的缓慢变化和快速变化的时变系统辨识的仿真实例,表明了这种算法的有效性和快速收敛性.上述算法是在权值变化未知的情况下,假定神经网络权值变化符合随机游动规律.
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