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一类未知非线性受控对象快速神经网络辨识方法的研究
一类未知非线性受控对象快速神经网络辨识方法的研究
来源 :电气传动自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zbgqx123456
【摘 要】
:
介绍一种用于辨识未知非线性系统的改进神经网络模型结构与算法。该方法具有辨识精度高、速度快、简单有效的特点,为设计非线性对象控制提供了一条思路,从而摆脱了和线性模型近
【作 者】
:
彭力
彭强
【机 构】
:
北京科技大学信息工程学院,唐山市房管局
【出 处】
:
电气传动自动化
【发表日期】
:
2000年3期
【关键词】
:
非线性受控对象
神经网络模型
参数辨识
nonlinear object
neural network model
fast identification
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介绍一种用于辨识未知非线性系统的改进神经网络模型结构与算法。该方法具有辨识精度高、速度快、简单有效的特点,为设计非线性对象控制提供了一条思路,从而摆脱了和线性模型近似被控对象的粗略做法。在此算法中,学习率采用随误差变化率而改变的做法,从而减小了学习率先取的盲目性,加速了网络训练过程。
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