【摘 要】
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给出了多输入 多输出 (MIMO)的准线性神经网络 (PNN) ,采用递推预报误差的二阶算法作为训练方法 ,讨论了PNN的收敛性 .通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模 ,表明
【机 构】
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武汉科技大学城市建设学院,华中科技大学控制科学与工程系,华中科技大学控制科学与工程系,华中科技大学控制科学与工程系
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给出了多输入 多输出 (MIMO)的准线性神经网络 (PNN) ,采用递推预报误差的二阶算法作为训练方法 ,讨论了PNN的收敛性 .通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模 ,表明这种神经网络建模方法具有效果良好、参数少、收敛快且准确性高的特点 .
A quasi-linear neural network (PNN) with multiple input and multiple output (MIMO) is presented, and the second order algorithm of recursive forecast error is used as a training method to discuss the convergence of PNN. By means of multivariable and strongly coupled nonlinear heating The dynamic modeling of the furnace shows that the neural network modeling method has the characteristics of good effect, less parameters, fast convergence and high accuracy.
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