【摘 要】
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传统的辨识方法如脉冲响应法、最小二乘法等在线性系统中的应用已经相当成熟,但是对于具有明显的非线性特性的对象,用线性模型是无法描述对象的特征的。用BP网络进行辨识容易
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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传统的辨识方法如脉冲响应法、最小二乘法等在线性系统中的应用已经相当成熟,但是对于具有明显的非线性特性的对象,用线性模型是无法描述对象的特征的。用BP网络进行辨识容易陷入局部极小点问题,径向基函数网络因为网络权值与输出呈线性关系,所以可采用保证全局收敛的线性化学习方法,并可获得全局最优解,但其应用难点是中心点的选择不易。所以本文针对网络模型和结构的选择问题,研究了小波神经网络在非线性系统辨识中的应用,提出了小波神经网络辨识的一种算法,并使用本文提出的算法训练网络,然后对非线性系统进行了辨识。试验结果表明训练后的小波网络能够达到很好的辨识效果,而且网络规模小,可以作为实际系统的合理化模型。
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