基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识  

Identification of Wood Drying Based on Dynamical Recurrent Neural Networks

作　　者：张冬妍[1] 胡昆仑[1] 赵真非[1] 

机构地区：[1]东北林业大学,哈尔滨150040

出　　处：《森林工程》2003年第6期10-12,共3页Forest Engineering

基　　金：国家教育部科学技术研究重点项目 (项目编号 0 10 66)"木材干燥过程计算机仿真及模糊智能控制系统的研制"资助

摘　　要：木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 。For wood having variety, complexity and variability, wood drying process is a complicated nonlinear system. So it is difficult to get an ideal model for wood drying. Utilizing the properties of dynamical recurrent neural networks, an identification approach based on it for the model of wood drying was presented in this paper. And the structure of the dynamical recurrent state_output neural networks and the learning algorithms were given. The simulation results showed that the model is effective.

关 键 词：动态递归神经网络 木材干燥 辨识 仿真 状态-输出模型 

分 类 号：S781.71[农业科学—木材科学与技术] TP183[农业科学—林学]