用神经网络进行连续时间非线性系统建模的研究

摘要：

在用神经网络进行系统建模时,建模误差的存在是难免的.为了减小这种误差,本文对连续时间非线性系统提出了一种新的神经网络辨识模型,它是由带有输入修正的神经网络和稳定滤波器组合而成.文中给出了权值的学习算法,即权值是根据辨识误差的投影算法来改变,证明了在一定条件下辨识误差的收敛性.

关键词：神经网络、非线性系统、系统辨识、投影算法

所属期刊栏目：16

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94