伪线性神经网络

• 作者: 李玉云 王秋庭
• 来源期刊: 武汉科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 伪线性神经网络(PNN) 非线性系统 RPF 系统建模 加热炉
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: N945.12
• 字数: 2408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2002.01.023

摘要

给出了多输入-多输出(MIMO)的伪线性神经网络(PNN)结构与模型.PNN的构成是基于Gain-scheduling控制技术与扩展线性化方法.还讨论PNN的递推预报误差的二阶学习算法(RPF)和训练过程,并通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模,证明了用PNN建模,效果良好,且具有训练参数少,收敛速度快,准确性高等良好性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玉云	武汉科技大学城市建设学院	49	724	14.0	26.0
2	王秋庭	武汉科技大学城市建设学院	4	13	2.0	3.0