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为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。
基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真
【摘 要】
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为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。
【机 构】
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大连理工大学土木水利学院,郑州大学环境与水利学院
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2007年07期
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