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基于新型联想记忆神经网络的非线性系统辨识 总被引：1，自引：1，他引：0
Hopfield网络模型具有联想存储器功能,但对系统辨识不适用。具有动态记忆功能的Elman神经网络的泛化能力比较低。该文提出了一种新型联想记忆神经网络结构和学习算法,通过引入联想记忆衰减因子,提高了对非线性系统的辨识能力。通过与Elman动态神经网络辨识方法的仿真比较,说明联想记忆神经网络辨识方法具有很好的动态辨识能力和泛化能力。 相似文献
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该文提出一种新型模糊神经网络结构及算法。在这种控制方案中,采用三层模糊神经网络控制器和神经网络逆辨识控制器相结合的结构。计算机仿真研究和实际应用表明,采用新型模糊神经网络控制方法,对大滞后非线性系统的控制是有效的。 相似文献
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