基于NFI-CMAC的系统参数智能辨识  

Intelligence model parameter estimation based on NFI-CMAC

作　　者：王俊松[1] 崔世钢[1] 邴志刚[1] 田库[1] 储健[1] 梁爱民[2] 

机构地区：[1]天津职业技术师范学院自动化工程系,天津300222 [2]铁道科学研究院,北京100081

出　　处：《天津职业技术师范学院学报》2003年第2期12-14,共3页Journal of Tianjin Vocational Technical Teachers'college

基　　金：国家自然科学基金项目(60174051).

摘　　要：基于牛顿前向插值公式,提出一种对任意阶多维函数可实现无差逼近的新型CMAC神经网络———NFI-CMAC,详细阐述了基本原理、插值算法及训练规则。基于NFI-CMAC,提出了一种快速、高精度的控制系统参数在线智能辨识方案,仿真实例表明了该方案的可行性与有效性。This paper proposes a novel CMAC neural network based on the Newton's Forward Interpolation--NFI CMAC, which is capable of implementing error free approximations to multi variable polynomial functions of arbitrary order. A novel method of the on line model parameter estimation based on NFI CMAC is designed. Numerical simulation has shown its feasibility and effectiveness.

关 键 词：牛顿前向插值 插值算法 训练规则 参数辨识 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]