云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 非线性动态系统辨识

非线性动态系统辨识: 作品数：27被引量：97H指数：6; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：李丽香彭海朋吴德会杨义先党选举更多>>; 相关机构：北京邮电大学中国石油大学（北京）九江学院东北石油大学更多>>; 相关期刊：《科学技术与工程》《电子科技大学学报》《计算机工程与应用》《佳木斯大学学报（自然科学版）》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金教育部科学技术研究重点项目国家重点基础研究发展计划更多>>

一种用于非线性动态辨识的新型神经网络: 《控制工程》2024年第8期1383-1391,共9页张剑林瑞昌毕天昊; 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加...; 关键词：自建递归型模糊神经网络自建型模糊神经网络多层神经元神经网络非线性动态系统辨识

基于神经网络的Hammerstein非线性动态系统辨识被引量：1: 《江苏理工学院学报》2021年第2期9-15,共7页刘华卿李峰(指导) 李诚豪高歌王翔杨兵兵刘宏帅; 国家自然科学基金项目“基于深度学习的复杂工业过程块结构模型研究”(62003151);江苏省基础研究计划(自然科学基金)“基于数据驱动的模块化非线性系统辨识方法研究”(BK20191035);江苏省高等学校自然科学研究面上项目“基于深度学习的块结构非线性工业过程动态模型化研究”(19KJB120002);江苏省高等学校大学生创新创业训练项目“工业过程块结构模型辨识建模理论与方法研究”(202011463032Y)。; 针对单输入单输出的Hammerstein非线性动态系统,提出了一种基于神经网络的Hammerstein非线性动态系统辨识方法。首先,利用BP神经网络建立Hammerstein非线性系统的静态非线性模块,利用自回归模型建立Hammerstein非线性系统的动态线性模块...; 关键词：Hammerstein非线性系统神经网络最小二乘随机梯度

基于Hammerstein型神经网络的非线性动态系统辨识: 《计算机应用与软件》2015年第10期168-171,共4页慕昆彭金柱; 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20124101120001);中国博士后科学基金项目(2013M541992);河南省博士后基金项目(2013073);河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A413009); Hammerstein模型广泛应用于非线性系统的辨识中,其结构是由非线性静态增益部分和一个线性动态部分串联。提出一种Hammerstein型神经网络用来模拟传统的Hammerstein模型,并将其应用于非线性动态系统的辨识中。由Lipschitz熵来确定Hammers...; 关键词：神经网络系统辨识 HAMMERSTEIN 模型非线性动态系统

基于非线性动态系统辨识的D-FNN算法研究被引量：1: 《中山大学学报（自然科学版）》2014年第5期20-24,共5页杨文茵张德丰王传胜; 广东省自然科学基金资助项目(S2011020002719); D-FNN的基本思想是构造一个基于扩展的RBF神经网络,它可以看成是一个TSK模糊系统,也可以看作是基于归一化的高斯RBF神经网络。D-FNN算法中,不仅参数可以在学习过程中调整,同时,也可以自动确定模糊神经网络的结构。非线性参数是由训练样...; 关键词：动态模糊神经网络模糊规则系统辨识 RBF

基于过程神经网络的非线性动态系统辨识被引量：1: 《佳木斯大学学报（自然科学版）》2009年第6期828-830,共3页程亮; 研究了过程神经网络在非线性动态系统辨识方面的应用.针对传统神经网络在解决系统过程式输入和时间顺序依赖性问题时出现的使模型和算法复杂化的弊端,提出了一种时变输入输出的过程神经元网络模型作为系统的辨识模型,采用基于函数基展...; 关键词：过程神经网络非线性动态系统系统辨识

基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识被引量：13: 《计算机工程与应用》2007年第31期87-89,共3页高钦和王孙安; 研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的...; 关键词：非线性系统辨识动态系统动态递归神经网络 ELMAN网络

PID神经网络及其非线性动态系统辨识能力分析被引量：5: 《广东自动化与信息工程》2001年第4期1-4,18,共5页舒怀林; ＰＩＤ神经网络具有在线自学习能力,通过无教师的自学习方式,ＰＩＤ神经网络成功地实现了不同的系统辨识。本文在介绍ＰＩＤ神经网络的基础上,论述了ＰＩＤ神经网络进行系统辨识的理论依据,给出了ＰＩＤ神经网络通过自学习进行非线性动...; 关键词：神经网络 PID 系统辨识非线性动态系统自学习方式

基于模糊对向网络的非线性动态系统辨识新算法: 《哈尔滨工业大学学报》2001年第5期721-724,共4页邵青冯汝鹏佟为明; 以模糊对向网络为辨识模型 ,利用它所具有的模糊逻辑系统和神经网络两者的优点 ,在模糊C -均值聚类方法的基础上引入新的聚类目标函数 ,并证明了它的优化条件 .将模糊聚类和最小二乘法相结合 ,提出一种模型参数学习的新算法 .在直流电...; 关键词：模糊对向网络模糊聚类学习算法非线性动态系统辨识模型神经网络

基于高阶神经网络扩展卡尔曼滤波器算法的非线性动态系统辨识被引量：1: 《哈尔滨工业大学学报》2000年第2期107-110,113,共5页刘春梅沈毅胡恒章葛升民; 针对非线性动态系统辨识 ,采用高阶神经网络和径向基函数网络相结合的方法 ,神经网络的连接权值可作为系统的未知参数 ,用扩展卡尔曼滤波器 (EKF)算法来估计 ,确保了该方法的快速收敛 .具体模型的仿真结果表明该方法能快速收敛 ,并能方...; 关键词：高阶神经网络卡尔曼滤波器动态系统辨识

面向对象的神经网络程序设计及其在非线性动态系统辨识中的应用被引量：2: 《科技通报》1999年第3期193-198,共6页彭宇蒋静坪; 采用面向对象的程序设计方法（ＯＯＰ），利用Ｃ＋＋中的类模板，建立了神经网络模型的抽象类Ｎｅｔｗｏｒｋ，并提出了用Ｃ＋＋实现的神经网络通用程序．该程序具有良好的操作性和可扩展性。; 关键词：面向对象的程序设计神经网络非线性系统辨识

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