【摘 要】
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针对用于非线性辨识的连续激发函数的神经网络,提出一种根据被测对象非线性特性设计网络初值的算法.这种方法分析了双曲函数f(x)=tanh(x)敏感区分布和神经网络的灵敏度对网络
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针对用于非线性辨识的连续激发函数的神经网络,提出一种根据被测对象非线性特性设计网络初值的算法.这种方法分析了双曲函数f(x)=tanh(x)敏感区分布和神经网络的灵敏度对网络输出的影响,根据样本,求出敏感区宽度Gb,网络隐层权值与Gb成反比,同时满足网络的第K层权值小于(K-1)权值.电动机非线性磁场的辨识表明这种初始化算法不仅使辨识精度有所提高,且加快了网络的收敛速度.
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