基于神经网络模型改进算法的动态辨识系统仿真

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神经网络的连接权在辨识中对应于模型参数,通过权值的调节可使网络输出逼近于系统输出。将神经网络作为辨识器NNI时,经训练,网络权值即为系统参数的估计。改进算法引入加权因子是为了控制网络的输入各分量对估计值的影响程度,参数估计值总是大范围一致渐近收敛的。将网络的稳态视为某一优化的问题目标函数的极小点,由初态向稳态的收敛过程就是优化过程计算。开发了仿真程序,对具体案例进行了仿真,取得了较为理想的结果。
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