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函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展，增强了输入信号的模式表达，从而大大简化网络结构，降低计算复杂度。本文提出一种外积扩展型连接神经网络，用于辨识幂函数非线性系统，并与MLP和CFLNN网络对比。仿真结果表明，外积型辨识幂函数非线性系统结构简单、计算量低、性能最优。
基于外积FLNN的非线性系统辨识
【摘 要】
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函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展，增强了输入信号的模式表达，从而大大简化网络结构，降低计算复杂度。本文提出一种外积扩展型连接神经网络，用于辨识幂函数非
【机 构】
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东南大学,漯河职业技术学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2006年02S期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60472054）.
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