引入先验知识的燃油加热器系统神经网络辨识

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针对汽车燃油加热器具有滞后、系统外部不确定扰动引起时变,且难以确定数学模型的特征,设计了一种基于神经网络的系统辨识器NNI,采用三层前向神经网络和反向传播学习算法,提出一种引入先验知识的学习策略,构建了知识先导学习模型,对辨识器进行了仿真实验研究。通过仿真实验与普通辨识器相比,引入先验知识的神经网络辨识器NNI减小了系统的辨识误差,具有良好的响应特性,是解决具有时变不确定性、纯滞后等系统辨识问题的有效方法。
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