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具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用
被引：9
作者：
张星昌
机构：
[1] 中国科学院自动化研究所
来源：
关键词：
多层前馈网络；系统建模；网络训练；动态补偿;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
本文在多层前馈神经网络模型基础上，引入误差动态反馈环节，从而形成一种新的具有动态补偿能力的神经网络模型．新模型的训练利用反向传播原理实现．采用该模型对非线性动态系统进行建模时，能显著提高建模精度，特别是在网络模型工作时，对新出现的输出误差具有动态补偿能力．文中给出了新网络模型的结构和学习算法，最后是仿真实例．
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页码：823 / 826
页数：4
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