【摘 要】
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提出一种将前馈神经网络用于非线性时变系统辩识的学习算法 ,其要点是把网络权值看作时变系统的一个状态 ,用卡尔曼滤波估计此状态 ,于是网络实现了非线性和时变的映射 .文中
【机 构】
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天津大学系统工程研究所!天津300072,中国航空工业公司第三研究院8357研究所!天津300141
【出 处】
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Transactions of Tianjin University
论文部分内容阅读
提出一种将前馈神经网络用于非线性时变系统辩识的学习算法 ,其要点是把网络权值看作时变系统的一个状态 ,用卡尔曼滤波估计此状态 ,于是网络实现了非线性和时变的映射 .文中推导了该算法 ,仿真结果证实了它的有效性
This paper presents a learning algorithm that uses feedforward neural network for nonlinear time-varying system identification. The key point is that the network weight is regarded as a state of time-varying system, and Kalman filter is used to estimate this state. Therefore, Linear and time-varying mappings. The algorithm is derived in the paper and the simulation results confirm its validity
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