基于单层感知器的辨识方法及其应用

• 作者: 冯少辉 申东日 陈义俊
• 来源期刊: 抚顺石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 单层感知器 辨识
• 年，卷（期）: 1999,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 58-61
• 分类号: TP27
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.1999.02.015

摘要

单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络--BP网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行BP网络学习算法改进的基础.把带遗忘因子的递推最小二乘辩识算法的原理应用到单层感知器的学习算法中,提出了单层感知器的改进学习算法.这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点.仿真实验的结果证实,基于改进学习算法的单层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求.最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申东日	抚顺石油学院自动化系	8	136	5.0	8.0
2	陈义俊	抚顺石油学院自动化系	8	136	5.0	8.0
3	冯少辉	抚顺石油学院自动化系	2	78	1.0	2.0