【摘 要】
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针对正交神经网络存在的不足,提出一种改进的复合正交神经网络模型.由于采用了多输入多输出神经网络结构以及改进的复合正交多项式,因此,改进的复合正交神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力和学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优良特性.仿真结果表明该模型是有效的.
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针对正交神经网络存在的不足,提出一种改进的复合正交神经网络模型.由于采用了多输入多输出神经网络结构以及改进的复合正交多项式,因此,改进的复合正交神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力和学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优良特性.仿真结果表明该模型是有效的.
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