基于Volterra级数及神经网络的非线性系统建模

• 作者: 孙冬梅 李永新
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 Volterra级数 神经网络 泰勒级数分解
• 年，卷（期）: 2003,（z2）
• 所属期刊栏目: 测量方法
• 页码范围: 5-7,16
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2003.z2.003

摘要

在高压下,压力传感器往往会表现出非线性的特性.本文基于反向传播神经网络对Volterra级数表示的非线性系统进行了研究.在分析了神经网络分解后的结构与Volterra级数表示的非线性系统之间的类似关系后,将所使用神经网络中的激励函数在阀值处进行泰勒级数分解,解算出了Volterra级数的各阶核,从而实现了对非线性系统(传感器)的建模.实例建模结果表明,通过使用神经网络方法求解Volterra级数核来对非线性系统进行建模的方法非常有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李永新		67	557	14.0	19.0
2	孙冬梅		4	24	3.0	4.0