【摘 要】
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使用建立在线性或本质线性系统基础上的传统辨识方法对各种非线性系统建模、辨识难以获得理想结果。本文利用动态神经网络能充分逼近任意复杂非线性关系这一特点展开如下研究工作: 1 对神经网络系统辨识方法进行了综述,与传统的系统辨识方法作比较,指出了各自的优缺点;回顾了神经网络的发展历程,详细分析了动态Elman神经网络的结构、功能和算法。2 分析了用标准BP 算法训练Elman 网络方法的局限,通过引入自
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使用建立在线性或本质线性系统基础上的传统辨识方法对各种非线性系统建模、辨识难以获得理想结果。本文利用动态神经网络能充分逼近任意复杂非线性关系这一特点展开如下研究工作: 1 对神经网络系统辨识方法进行了综述,与传统的系统辨识方法作比较,指出了各自的优缺点;回顾了神经网络的发展历程,详细分析了动态Elman神经网络的结构、功能和算法。2 分析了用标准BP 算法训练Elman 网络方法的局限,通过引入自反馈增益,得到一种Elman网络的改进型。同时,采用BP 算法对
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