动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识

被引:3
作者
张兆宁
喻文焕
郁惟镛
机构
[1] 上海交通大学电力工程系
[2] 天津大学数学系
[3] 上海交通大学电力工程系 上海
[4] 天津
[5] 上海
关键词
小波; 神经网络; 非线性连续时间系统; 辨识;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .
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Control oriented system identification: a worst_case/deterministic approach in H∞. Helmicki A J,Jacobson C A,Nett C N. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems . 1991
[2]  
Nonlinearidentificationviavariablewaveletnetworks. LiuGP,BillingsSA,KadirkamanathanV. Prepintsof14thWorldCongressofIFAC . 1999
[3]  
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H∞_identificationofinfinite_dimensionallinearstochasticsystems. WeiC,GuoL. SystemsScienceandMathematicalSci ences . 1995
[7]  
Optimal estimation theory for dynamic systems with set membership uncertainty: an overview. Milance M,Vicino A. Automatica . 1997
[8]  
Information_based complexity and nonparametric worst_case system identification. Milance M,Vicino A. Journal of Complexity . 1993
[9]  
A class of algorithms for identification in H∞. Gu G,Khargonekar P P. Automatica . 1992