【摘 要】
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目前,各国学者已经对采用神经网络的系统辨识方法进行大量的研究,尤其是对线性系统和动态非线性系统的建模,但对于一般动态的非线性系统的参数辨识和时变系统的建模则很少涉
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目前,各国学者已经对采用神经网络的系统辨识方法进行大量的研究,尤其是对线性系统和动态非线性系统的建模,但对于一般动态的非线性系统的参数辨识和时变系统的建模则很少涉及.该文在对前人研究结果进行分析总结的基础上,提出了采用广义多维自组织网络模型进行系统建模和参数辨识的方法,用来解决动态非线性系统的辨识问题.另外,还提出了前向神经网络的推广卡尔曼滤波学习算法,并将这种方法应用到时变系统的建模中.经过大量的试验计算表明,这两种方法能够很好的对非线性系统或时变系统进行建模.
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