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人工神经网络（ＡＮＮ）方法是非线性动力学系统建模的有效方法．本文针对多层ＡＮＮ结构，运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法对离散非线性动力学系统进行了建模研究，并将之运用于语音非线性动力学系统的动态建模，估计出了语音非线性动力学系统稳态吸引子的维数，为了解语音和实用化的语音识别提供了良好的基础．
语音动力学系统的神经网络建模方法研究
【摘 要】
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人工神经网络（ＡＮＮ）方法是非线性动力学系统建模的有效方法．本文针对多层ＡＮＮ结构，运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法对离散非线性动力学系统进行了建模研究，并将之运用于语音非线性动力学系统的动态建模，估计出了语音非线性动力学系统稳态吸引子的维数，为了解语音和实用化的语音识别提供了良好的基础．
【机 构】
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清华大学自动化系,西北工业大学自动控制系
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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0年XXYK902.005期
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