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给出了多输入－多输出（MIMO）的准线性神经网络（PNN），采用递推预报误差的二阶算法作为训练方法，讨论了PNN的收敛性，通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模，表明这种神经网络建模方法具有效果良好、参数少、收敛快且准确性高的特点。
MIMO准线性神经网络的研究与建模
【摘 要】
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给出了多输入－多输出（MIMO）的准线性神经网络（PNN），采用递推预报误差的二阶算法作为训练方法，讨论了PNN的收敛性，通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模，表明这种神经网络建模
【机 构】
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武汉科技大学城市建设学院
【出 处】
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华中科技大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2002年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 (6 997410 7),,湖北省自然科学基金资助项目 (99JJ0 15 ),,教育部重点实验室访问学者基金资助项目
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