基于RBF神经网络的Hammerstein模型辨识

• 作者: 孙宝华 孟莎莎
• 来源期刊: 科技广场
• 学科: 工学
• 关键词: 系统辨识 Hammerstein模型 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4792.2009.07.005

摘要

利用神经网络的非线性映射特性,将RBF神经网络应用于Hammerstein模型辨识.首先采用将学习和辨识同时进行的在线辨识技术,然后在调整输出权值的基础上,增加调整基函数的形状参数和中心向量.此方法算法简单,学习速度快,辨识精度高,最后的仿真也验证了上述结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宝华	华东交通大学电气与电子工程学院	2	15	2.0	2.0
2	孟莎莎	华东交通大学电气与电子工程学院	2	15	2.0	2.0