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基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模
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作者 刘士荣 俞其江 +1 位作者 李文磊 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期784-788,共5页
将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函... 将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。 展开更多
关键词 非对称高斯函数 iran算法 非线性动态系统 在线自适应建模
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