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本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统，具有辨识精度高，速度快的特点。该方法简单有效，为设计非线性对象控制器提供了一条思路，从而摆脱了用线性模型近似被控对象的粗略做法。算法中，学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性，加速了网络训练过程。
非线性对象快速神经网络辨识方法
【摘 要】
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本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统，具有辨识精度高，速度快的特点。该方法简单有效，为设计非线性对象控制器提供了一条思路，从而摆脱了用线性模型近似被
【机 构】
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唐山钢铁集团公司计控处通讯车间
【出 处】
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金属世界
【发表日期】
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2006年4期
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