利用反馈神经网络对非线性连续系统进行实时建模  

Modeling a nonlinear continuous system by recurrent neural network in real-time

作　　者：杨国华[1] 李晓东[2] 

机构地区：[1]宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021 [2]中山大学电子系,广东广州510275

出　　处：《宁夏大学学报（自然科学版）》2002年第3期248-251,共4页Journal of Ningxia University(Natural Science Edition)

基　　金：宁夏青年科学基金资助项目(QN018);宁夏大学科学研究基金资助项目(012502)

摘　　要：利用时变反馈神经网络的概念及二维线性连续 离散型系统的理论给出了非线性连续系统的一种实时建模方法.理论及仿真实验结果均表明,这种实时模型能够任意逼近非线性连续系统.A realtime modeling approach for nonlinear continuous system is presented by using the concept of timevariant recurrent neural network (RNN), and the theory of twodimensional (2D) system. The theory and the simulation results show that the derived mathematical model can approximate nonlinear continuous system to any degree of accuracy.

关 键 词：非线性连续系统 时变反馈神经网络 训练算法 实时建模方法 数学模型 

分 类 号：TP271.62[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]