一类基于RBF神经网络的动态系统在线自适应辨识方法

• 作者: 徐用懋 徐英 杨尔辅
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 神经网络 系统辨识 动态系统 自适应校正
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 508-512
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2001.06.006

摘要

研究了基于神经网络的动态系统在线自适应辨识模型的基本结构,依据RBF(Radial Basis Function)网络线性输出的特点,给出了辨识模型参数的在线自适应校正的方法,并进行了仿真实验,结果表明,该辨识模型校正方法具有一般性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐用懋	清华大学自动化系	60	1486	21.0	36.0
2	徐英	清华大学自动化系	7	122	4.0	7.0
3	杨尔辅	清华大学自动化系	11	298	9.0	11.0