【摘 要】
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以一种简单的动态ＢＰ网络作为并联模型，运用卡尔曼滤波原理，提出了一种新的神经网络辨识算法．该算法的学习速度是由带时间参数的Ｒｉｃｃａｔｉ方程来确定的，从而大大减少了学习的迭代次数．仿真结果
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以一种简单的动态ＢＰ网络作为并联模型，运用卡尔曼滤波原理，提出了一种新的神经网络辨识算法．该算法的学习速度是由带时间参数的Ｒｉｃｃａｔｉ方程来确定的，从而大大减少了学习的迭代次数．仿真结果表明此算法是有效可行的
Using a simple dynamic BP network as a parallel model and using Kalman filter theory, a new neural network identification algorithm is proposed. The learning speed of this algorithm is determined by the Riccati equation with time parameters, which greatly reduces the number of learning iterations. Simulation results show that this algorithm is effective and feasible
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