【摘 要】
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借鉴Elman和Jordan神经网络的特点，构造了一种新的动态神经网络．该网络能对隐含层的历史进行状态记忆，实时调整过去的信号对现在值的影响，并且增加了输出层节点的反馈以增强神经
【机 构】
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哈尔滨工程大学水下智能机器人技术国防科技重点实验室
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借鉴Elman和Jordan神经网络的特点，构造了一种新的动态神经网络．该网络能对隐含层的历史进行状态记忆，实时调整过去的信号对现在值的影响，并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力．将基于遗传算法（GA）和误差反传算法（BP）的混合学习算法用于神经网络权值的修改，既可提高收敛速度又能避免陷于局部极小值．最后，将改进的神经网络应用于水下机器人动力学模型辨识，仿真结果表明，基于混合学习算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度．
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