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研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法，在没有被辨识对象的先验知识情况下，通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明，与前馈网络相比，Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点，可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识，适用于具有本质非线性动态系统的辨识。
基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识
【摘 要】
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研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法，在没有被辨识对象的先验知识情况下，通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明，与前馈网络相比，E
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,第二炮兵工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年31期
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