基于神经网络的复杂系统杂交建模研究

被引：2

作者：

周春桂 ^{[1
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王剑 ^{[1
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谢石林 ^{[1
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朱长春 ^{[2
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张希农 ^{[1
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机构：

[1] 西安交通大学工程力学系

[2] 中国工程物理研究院结构力学研究所

来源：

关键词：

杂交建模; 滞后系统; 先验知识; 神经网络; 黑箱建模;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.9 [计算机仿真];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

利用先验知识和神经网络黑箱建模相结合,对一类复杂滞后非线性系统进行了杂交建模研究.先验知识建模确定滞后系统模型的形式及主体部分,神经网络估计滞后系统恢复力的未确定部分,所建模型不仅能够进行系统响应预测分析,而且能够获得系统的主体结构特征,对结构设计修改具有指导作用.

引用

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