非线性动态系统辨识

作品数：27被引量：97H指数：6
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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>>
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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 
基于相关向量机的非线性动态系统辨识被引量：4
《计算机仿真》2008年第6期103-107,共5页朱世增 党选举 
国家自然科学基金项目(60572055);广西科技创新能力与条件建设项目(桂科能063006-5G-1);"广西高校百名中青年学科带头人资助计划"资助项目(桂教人[2006]77号)
基于具有核函数不用满足Mercer条件、相关向量自动确定及核函数少特点的稀疏贝叶斯的相关向量机核学习方法,提出了平滑先验条件约束的相关向量机的学习方法,采用稀疏贝叶斯模型的最大边缘似然算法加快了求解相关向量机的向量,并采取交...
关键词：稀疏贝叶斯 相关向量机 支持向量机 非线性系统辨识 
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 
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 
基于遗传算法和最速下降法的非线性动态系统辨识的混合算法被引量：2
《高技术通讯》1997年第6期31-36,共6页赵明旺 
武汉市科委"晨光计划"资助
通过定义最速下降算子、选择算子、混合数据结构以及适应度函数，得到非线性动态系统非线性参数的加权最小二乘（WLS）辨识混合计算智能算法。该算法结合了遗传算法和最速下降法两者的长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求得全局解...
关键词：计算智能 遗传算法 参数辨识 非线性系统 
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