【摘 要】
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该文所提出的方法是基于以下的思想:在对时变系统进行辨识时,如果使网络的权值按照某种规律动态变化,那么网络的输入、输出映射关系也必然会随时间而变化,从而有可能对时变系
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该文所提出的方法是基于以下的思想:在对时变系统进行辨识时,如果使网络的权值按照某种规律动态变化,那么网络的输入、输出映射关系也必然会随时间而变化,从而有可能对时变系统进行辨识,即,将被辨识系统的时变非平稳性问题转化成研究径向基函数网络参数的动态变化特性.在这种思想的具体实施中,作者使用了Kalman滤波算法结合时变噪声统计估值的方法,并且通过经验法为时变噪声统计估计提供一个启发式的初值,仿真实验表明该算法可以克服以往噪声方差阵估计法需要大样本的限制.在径向基函数网络的具体实现中,作者还采用了有关径向基函数网络拓扑结构的在线调整方法,在网络的训练过程中按照某种准则来调整隐含层的结点数.仿真实验表明,该文所采用的方法对时变系统辨识有较好的效果,而且对输入阶跃信号的时变系统也有不错的跟踪能力.
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