基于神经网络的复杂系统杂交建模研究

• 作者: 周春桂 张希农 朱长春 王剑 谢石林
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 杂交建模 滞后系统 先验知识 神经网络 黑箱建模
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2007.01.015

摘要

利用先验知识和神经网络黑箱建模相结合,对一类复杂滞后非线性系统进行了杂交建模研究.先验知识建模确定滞后系统模型的形式及主体部分,神经网络估计滞后系统恢复力的未确定部分,所建模型不仅能够进行系统响应预测分析,而且能够获得系统的主体结构特征,对结构设计修改具有指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王剑	西安交通大学工程力学系	11	24	3.0	4.0
2	朱长春	中国工程物理研究院结构力学研究所	35	262	10.0	14.0
3	谢石林	西安交通大学工程力学系	23	167	7.0	12.0
4	张希农	西安交通大学工程力学系	38	241	10.0	14.0
5	周春桂	西安交通大学工程力学系	26	66	5.0	6.0