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基于时变神经网络的迭代学习辨识算法.pdf
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基于神经网络的时变非线性系统迭代学习辨识
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时变神经网络结构可简单地取为常规神经网络连接形式,但连接权却是时变的.如何确定时变权是应用时变神经网络时的难题.迭代学习方法是一种合理的选择,它不同于将时变连接权展成Taylor级数,通过训练多项式系数的处理方法.而且,后者的处理方式不可避免地存在截断误差.对于有限区间连续时变非线性系统的神经网络建模与辨识,借助于重复运行过程,以迭代学习算法调整权值,进行网络训练.不计逼近误差,提出的学习算法能够
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基于过程神经网络时变系统的参数辨识 (2008年)
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提出了一种基于过程神经网络时变系统的参数辨识方法,过程神经网络具有强大的非线性映射功能以及自学习、自适应等功能,其输入与时间有关,输出可为变量。文中基于过程神经网络,对一刚度随时间变化的三自由度系统进行参数辨识。实验结果表明:提出的方法对于时变系统具有较好的辨识效果。
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提出有限区间连续时变非线性系统建模与辨识的一种神经网络方法。它允许网络权值是时变的,以迭代学习方法调整权值,进行网络训练。借助于重复运行过程,不计逼近误差,迭代学习算法能够使得网络辨识误差在整个时间区间上渐近收敛于零。为了处理逼近误差,提出带死区修正的迭代学习算法训练时变神经网络。文中证明带死区修正的迭代学习算法能够保证网络辨识误差沿迭代轴在整个时间区间上渐近收敛于由死区界定的邻域内。文中分别
基于迭代的时变联合显式自适应可变步长算法
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