用神经网络进行连续时间非线性系统建模的研究
任雪梅
北京理工大学自动控制系,北京,100081
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
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：1999-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 91-94 )
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