基于RBF神经网络的倒立摆模型辨识

• 作者: 张秀玲 李海滨
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 倒立摆 辨识
• 年，卷（期）: 2001,（z1）
• 所属期刊栏目: 系统辨识、建模与仿真
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2001.z1.026

摘要

以RBF网络作为识别模型,采用新的网络结构确定方案,提出了一种基于RBF网络的倒立摆模型辨识方法,仿真结果表明此方法具有辨识精度高、速度快的优点,具有广阔的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秀玲	燕山大学电气工程学院	65	530	12.0	20.0
2	李海滨	燕山大学电气工程学院	77	591	12.0	20.0