输入补偿神经网络模型研究

将误差反馈原理引入神经网络的训练和使用,从而提出一种带输入补偿的多层前馈网络模型.将该模型用于非线性系统建模时,能有效消除模型的固有误差,补偿模型工作时出现的动态误差,提高建模精度.给出了新网络模型的结构、学习算法及工作方式,最后通过仿真试验证明了新模型在系统建模中的有效性。