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高阶对称循环神经网络的非线性辨识
高阶对称循环神经网络的非线性辨识
来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangguaiguai
【摘 要】
:
提出一种称为高阶对称循环神经网络,它的结构是对称循环神经网络模型的改变,在自循环神经元与正常输入之间形成由自循环神经元和附加辅助乘法组成的隐含层,由此得出一般动态反应
【作 者】
:
刘建成
蔡湛宇
【出 处】
:
计算机工程与设计
【发表日期】
:
2000年2期
【关键词】
:
传播算法
均方误差
非线性辨识
神经网络
neurons identification propagation algorithm mean square er
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提出一种称为高阶对称循环神经网络,它的结构是对称循环神经网络模型的改变,在自循环神经元与正常输入之间形成由自循环神经元和附加辅助乘法组成的隐含层,由此得出一般动态反应传播算法,算法表明HDRNN不仅能给出更准确辨识结果,而且以更短训练时间来获得理想精确值。
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