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扩展了一个在线的优先权更新算法，即一个基于RBF神经网络的非线性不连续时间多元动态系统的识别技术，这种技术适合神经网络结构．描述了独立表示的在线算法的2个不同问题，通过建立识别问题和在适当的控制理论中揭示某些技术之间的连接，给出了一个能满足单一变量系统需要的算法．
应用非线性系统识别的RBF神经网络新型学习算法
【摘 要】
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扩展了一个在线的优先权更新算法，即一个基于RBF神经网络的非线性不连续时间多元动态系统的识别技术，这种技术适合神经网络结构．描述了独立表示的在线算法的2个不同问题，通过建立
【机 构】
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浙江师范大学杭州校区
【出 处】
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浙江师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年2期
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