非线性对象快速神经网络辨识方法

• 作者: 刘静 王毅 赵福祥 高渲
• 来源期刊: 金属世界
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性受控对象 神经网络模型 快速辨识
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 技术设备
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 分类号: TG3
• 字数: 1470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6826.2006.04.013

摘要

本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统,具有辨识精度高,速度快的特点.该方法简单有效,为设计非线性对象控制器提供了一条思路,从而摆脱了用线性模型近似被控对象的粗略做法.算法中,学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性,加速了网络训练过程.