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证明了Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型在有色噪声情况下，可利用系统的稳态信息辨识模型的非线性增益，并提出了神经元网络的辨识方法。利用系统的动态信息，运用一般的辅助变量法可辨识Ｈ模型的线性子系统。仿真结果表明该方法辨识精度高，具有一定的实用性。
基于人工神经网络的Hammerstein模型辨识
【摘 要】
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证明了Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型在有色噪声情况下，可利用系统的稳态信息辨识模型的非线性增益，并提出了神经元网络的辨识方法。利用系统的动态信息，运用一般的辅助变量法可辨识Ｈ模型的线性子系统。仿
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1996年A01期
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