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多层前向神经网络的RLS修正训练算法

A Modified RLS Algorithm for Multilayer Feedforward Neural Networks
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摘要 提出了一种修正的基于递推最小二乘算法(RLS) 的多层前向神经网络的快速学习算法,对两个系统进行了辨识,并与RLS 训练算法和标准反向传播(BP)算法进行了比较。 A modified learning algorithm based on the recursive least squares(RLS)method for the multilayer feedforword neural networks is proposed. The algorithm has been applied to the identifications of two systems. The simulation results demonstrate the robustness of the system and the effectiveness of the proposed method.
出处 《烟台大学学报(自然科学与工程版)》 CAS 1999年第4期272-276,共5页 Journal of Yantai University(Natural Science and Engineering Edition)
关键词 神经网络 最小二乘法 鲁棒性 多层神经网络 neural network, identification, least square method, robustness
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献6

  • 1谭永红,IEE Control,1993年
  • 2谭永红,Advances in MPBC,1993年
  • 3谭永红,Dynamic system identification using recurrent neural networks,1993年
  • 4Ku C C,IEEE Trans NS,1992年,39卷,6期,2298页
  • 5Chen S,Int J Control,1990年,51卷,6期,1191页
  • 6卢桂章,现代控制理论基础.数学模型与数学基础,1981年

共引文献27

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