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该文利用Ｅｌｍａｎ动态递归神经网络，对智能梁结构进行黑箱辨识，建立了它的非线性状态方程。提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明，动态递归网络模型优于传统辨识模型，适于时变、不确定智能结构的辨识。
基于动态神经网络的智能梁结构辨识
【摘 要】
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该文利用Ｅｌｍａｎ动态递归神经网络，对智能梁结构进行黑箱辨识，建立了它的非线性状态方程。提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明，动态递归网络模型优于传统辨识模型，适
【机 构】
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交通大学
【出 处】
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1998年中国材料研讨会
【发表日期】
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1998年期
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