基于鲁棒稳定高阶动态神经网络的非线性系统的辨识

• 作者: 诸勇 钱积新
• 来源期刊: 浙江大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络建模 非线性系统 鲁棒稳定性
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: TP273|TP274
• 字数: 2446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2001.01.020

摘要

将高阶动态神经网络作为非线性系统的辨识模型，运用Lyapunov稳定性理论，提出一种有效的鲁棒稳定学习规则及相应的学习网络结构，从而确保在对非线性系统辨识时，即使存在建模偏差，辨识误差和动态神经网络的参数能一致最终有界(UUB)稳定，解决了动态神经网络的学习稳定性问题．仿真结果也证明了该辨识方法的有效性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱积新	浙江大学工业控制技术研究所	164	3326	26.0	51.0
2	诸勇	浙江大学工业控制技术研究所	1	5	1.0	1.0