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非线性对象快速神经网络辨识方法

An Identifier for Nonlinear Object based on Fast Neural Network
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摘要 本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统,具有辨识精度高,速度快的特点。该方法简单有效,为设计非线性对象控制器提供了一条思路,从而摆脱了用线性模型近似被控对象的粗略做法。算法中,学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性,加速了网络训练过程。 A modified neural network model and an algorithm which were used to identify an unknown nonlinear system were presented. This is of fast and accurate feature. It was so simple that it supplied an idea for designing nonlinear object control device.. The learning rate is variable according to the error change of identification .For the more it sped up the learning procedure .
出处 《金属世界》 2006年第4期43-45,共3页 Metal World
关键词 非线性受控对象 神经网络模型 快速辨识 Nonlinear object Neural network model Fast identification
  • 相关文献

参考文献2

  • 1[1]Narenda,K.S and Parthasarathy,K.Identification and control of dynamical systems using neural networks.IEEE Trans.Neural Networks,Vol.1,No.1,March 1990.pp.4-27.
  • 2[3]Robert S.Scalero and Nazif Tepedelenlioglu.'A Fast New Algorithm for Training Feedforward Neural Network '.IEEE Trans.Signal Processing Vol.40,No.1,January 1992.PP.202-210.

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