【摘 要】
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提出了一个结构简单的延时-回归神经网络(Time-delay recurrent neural network,TDRNN)模型.通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆'深度'
【机 构】
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吉林大学数学学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划，高等学校博士学科点专项科研项目，教育部科学技术研究项目
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提出了一个结构简单的延时-回归神经网络(Time-delay recurrent neural network,TDRNN)模型.通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆'深度'和的记忆'分辨率'.建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制,推导了TDRNN的动态递归反传算法.在离散型Lyapunov稳定性的意义下,导出了权值自适应学习速率的取值范围,保证控制系统的快速收敛.对超声马达速度控制的数值实验表明,本文提出的延时-回归神经网络在动态系统的辨识
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