基于 Hammerstein 型神经网络的非线性动态系统辨识

• 作者: 彭金柱 慕昆
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 系统辨识 Hammerstein 模型 非线性动态系统
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.10.039

摘要

Hammerstein 模型广泛应用于非线性系统的辨识中，其结构是由非线性静态增益部分和一个线性动态部分串联。提出一种 Hammerstein 型神经网络用来模拟传统的 Hammerstein 模型，并将其应用于非线性动态系统的辨识中。由 Lipschitz 熵来确定 Ham-merstein 型神经网络的阶次，并利用反向传播算法对网络权值的进行训练。仿真结果表明，Hammerstein 型神经网络具有较好的非线性动态系统辨识性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭金柱	郑州大学电气工程学院	18	82	5.0	8.0
2	慕昆	河南工程学院计算机科学与工程系	15	27	3.0	4.0