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基于H∞滤波算法提出了一种有效的回归神经网络学习方法.该方法能有效解决系统模型和噪声统计特性存在不确定的问题.在利用神经网络进行非线性系统识别中,该方法对任意的网络结构能进行整体优化训练,具有良好的泛化能力.在非线性结构系统识别中验证了该方法的可行性与有效性.
H∞-学习神经网络的非线性系统识别
【摘 要】
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基于H∞滤波算法提出了一种有效的回归神经网络学习方法.该方法能有效解决系统模型和噪声统计特性存在不确定的问题.在利用神经网络进行非线性系统识别中,该方法对任意的网络
【机 构】
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同济大学结构工程与防灾研究所,上海,200092同济大学结构工程与防灾研究所,上海,200092;近畿大学理工学部建筑学科,日本,大阪,577-0056;同济大学建筑工程系,上海,200092;
【出 处】
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振动与冲击
【发表日期】
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2007年2期
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