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采用基于递推预报误差的分布式神经网络结构建立非线性系统模型。子神经网络模型及其连接权值均采用递推预报误差方法来进行训练，将所有子网络融合得到的分布式神经网络模型在模型精确性和鲁棒性方面有显著地增加。该方法较好地应用于复杂非线性动态系统的建模。
基于分布式神经网络递推预报误差算法的非线性系统建模
【摘 要】
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采用基于递推预报误差的分布式神经网络结构建立非线性系统模型。子神经网络模型及其连接权值均采用递推预报误差方法来进行训练，将所有子网络融合得到的分布式神经网络模型在
【机 构】
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清华大学自动化系
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2000年5期
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