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广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文)
1
作者
秦雨萍
张双
蒲志林
《四川师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期509-515,共7页
系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出(SISO)参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经...
系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出(SISO)参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经过推理总结得到了m输入n输出(MINO)系统以及多输入多输出(MIMO)参数的辨识理论方法.经过实际验证,它为提高"黑盒"的透明度是可行的.该理论的提出,有助于提高广义约束神经元网络模型参数的辨识能力,进一步提高了神经网络"黑盒"系统的模型识别能力.
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关键词
GCNN
参数辨识
SISO
MINO
MIMO
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职称材料
题名
广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文)
1
作者
秦雨萍
张双
蒲志林
机构
成都理工
大学
工程
技术学院
澳门大学生物医学工程实验室
四川师范
大学
数学与软件科学学院
出处
《四川师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期509-515,共7页
基金
supported by the Usual and Key Fund Project of Sichuan Provincial Department of Education(12ZB192 and 13ZA0003)
乐山市科技局重点基金(13GZD040)~~
文摘
系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出(SISO)参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经过推理总结得到了m输入n输出(MINO)系统以及多输入多输出(MIMO)参数的辨识理论方法.经过实际验证,它为提高"黑盒"的透明度是可行的.该理论的提出,有助于提高广义约束神经元网络模型参数的辨识能力,进一步提高了神经网络"黑盒"系统的模型识别能力.
关键词
GCNN
参数辨识
SISO
MINO
MIMO
Keywords
GCNN
Parameter identifiability
SISO
MINO
MIMO
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文)
秦雨萍
张双
蒲志林
《四川师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013
0
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