【摘 要】
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经典NARX回归神经网络在应用时需要确定输入和输出的延时阶数、隐层神经元数目等三个结构参数，给神经网络的设计造成了很大的困难。为了克服这一缺陷，根据生物神经元机能提出了
【机 构】
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南京理工大学动力学院,南京航天航空大学自动化学院
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经典NARX回归神经网络在应用时需要确定输入和输出的延时阶数、隐层神经元数目等三个结构参数，给神经网络的设计造成了很大的困难。为了克服这一缺陷，根据生物神经元机能提出了一种新的动态神经元模型，并将其用于经典NARX回归神经网络中，形成了一种改进的NARX回归神经网络。新的神经网络在应用时只需确定隐层神经元数目，从而简化了神经网络的结构设计。本文还进一步从理论上分析了该神经网络与经典NARX回归神经网络的等效关系，并用李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性原理证明了该网络的稳定性。仿真试验表明，新的神经网络不
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