用神经网络辨识非线性大滞后系统的研究

来源 :信息与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aspl12315
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文主要研究非线性大滞后系统的建模问题,提出用串级网络进行滞后补偿,并给出了网络模型权系数的学习算法。
其他文献
作为人工智能的两个主要研究方向,专家系统和神经网络在过去的几十年中均取得了很大的成功,但二者又存在一些各自的缺陷,不能单独解决一些复杂的工程实际问题。因此,智能混合系统
本文分析了在机器故障及产品废品条件下job shop生产的周期定额计划方法,给出了生产计划中不同作业的作业定额满足job shop外部需求的必要条件,同时给出了job shop在一个生产
本文提出了一种新的非线性系统Volterra级数模型辨识方法,为非线性系统辨识中的'维数灾难”问题提供了一种满意的解决.算法中参数空间分割和模型辨识同时完成,降维依据采