利用结构化神经网络识别振动系统非线性特性

被引：13

作者：

杨建刚，戴德成，高　，曹祖庆

机构：

[1] 东南大学振动工程研究所

来源：

关键词：

非线性振动；神经网络；系统识别;

D O I：

10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.1995.01.010

中图分类号：

O322 [非线性振动];

学科分类号：

080101 ;

摘要：

本文提出了振动系统非线性特性识别的结构化神经网络方法．与传统的前馈神经网络不同的是，该法把系统分为线性和非线性两部分，学习得到的神经网络可以单独识别出系统非线性模型，而不是线性与非线性综合在一起的模型．本文将其应用于振动系统非线性特性的识别．实例表明该方法是可行的．

引用

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