【摘 要】
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神经网络已经广泛应用于系统建模和模式识别领域。但为了逼近未知的参数或者系统动态,需要大量的神经元达到足够的逼近精度,因此导致了计算负荷的增大。运算量制约着大规模神
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,华南理工大学材料科学与工程学院
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神经网络已经广泛应用于系统建模和模式识别领域。但为了逼近未知的参数或者系统动态,需要大量的神经元达到足够的逼近精度,因此导致了计算负荷的增大。运算量制约着大规模神经网络计算,无法使其应用到实际的在线系统中。CPU处理无法保证在线数据的同步运算,需要借助图形处理单元GPU（Graphic Processing Unit）来解决实时性同步运算问题。首先,利用RBF神经网络的持续激励PE（Persistent Excitation）特性对系统输入进行分析,减少神经元的数目且优化设计算法,从而提高逼近精度。其次,
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