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介绍了动态递归神经网络的数学模型，提出了一种学习因子自适应调节的改进算法。利用修剪法确定拓扑结构，提高了神经网络的泛化能力。以实验数据为样本，采用复合辨识方法离线设计了动态递归神经网络辨识器，获得了机敏机构的非线性动力学模型，其精度明显高于传统的KED理论模型。
动态递归神经网络及其在机敏机构辨识中的应用
【摘 要】
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介绍了动态递归神经网络的数学模型，提出了一种学习因子自适应调节的改进算法。利用修剪法确定拓扑结构，提高了神经网络的泛化能力。以实验数据为样本，采用复合辨识方法离线设计
【机 构】
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北京工业大学,天津大学,天津纺织工学院
【出 处】
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机械科学与技术
【发表日期】
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2001年4期
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