一类未知非线性受控对象快速神经网络辨识方法的研究

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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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