基于递推平方根法的神经网络模型辨识

• 作者: 张青
• 来源期刊: 航空计算技术
• 关键词: 系统辨识 神经网络 递推平方根法 Davidon最小二乘法 阻尼最小二乘法
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 计算方法
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: O241.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-654X.2004.01.009

摘要

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辩识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中.与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张青	中国民航学院理学院	53	225	8.0	12.0