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| 非线性系统的动态神经网络自适应辨识 | |
| 作者姓名： | 黄金泉 孙健国 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学动力工程系,南京,210016;南京航空航天大学动力工程系,南京,210016 |
| 基金项目： | 国家留学基金回国科研资助 |
| 摘 要： | 提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 |
| 关 键 词： | 系统辨识 神经网络 非线性系统 |
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