【摘 要】
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本文研究了一种用于水电机组辨识的紧致型小波神经网络模型,给出了相应的算法和计算公式,以及自适应确定小波基数目的方法.该模型以非线性的Morlet小波基作为激励函数,形成神
【机 构】
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中国计量学院机电工程分院,浙江,杭州,310027
【出 处】
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2005年华东六省一市自动化学术年会
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本文研究了一种用于水电机组辨识的紧致型小波神经网络模型,给出了相应的算法和计算公式,以及自适应确定小波基数目的方法.该模型以非线性的Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波分析与神经网络各自的优点,克服了传统BP网络神经元数目难于确定、收敛速度较慢以及易于收敛到局部极小点等缺点,并能反映调节对象的非线性映射关系.仿真试验表明,该网络能较迅速、准确地逼近实际系统,可作为水电机组自适应控制的辨识模型.
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