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基于小波神经网络的通用多变量非线性系统辨识算法和应用
被引：12
作者：
黄德先
金以慧
机构：
[1] 清华大学自动化系,清华大学自动化系北京,北京
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
小波变换;
辨识;
神经网络;
非线性系统;
多变量系统;
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：
140502 [人工智能];
摘要：
在分析小波函数对L2 (R)空间的逼近原理的基础上 ,给出了仅使用尺度函数的神经网络模型和网络学习方法 ,使得用于逼近低通系统的小波基函数大大减少 ,并给出逼近的理论依据 .提出的小波神经网络模型的学习为线性LS参数估计问题 ,具有通用性和易用性 ,并具有线性系统中线性LS参数估计的优良性质 ,保证了在训练数据受噪声污染时的网络模型的推广能力 .理论分析、仿真实验和实际应用结果都说明该辨识方法具有好的辨识精度和推广能力
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