论文部分内容阅读
混沌系统的建模与辨识是混沌控制的基础，提出一种动态线性子系统与ＲＢＦ神经网络并联的增广ＲＢＦ神经网络模型，该模型不仅对动态非线性系统具有良好的逼近能力，而且网络学习速度很快。对Ｈｅｎｏｎ系统时间序列的仿真预测结果表明，增广ＲＢＦ网络能有效地用于混沌系统辨识。
基于增广RBF神经网络的混沌系统辨识
【摘 要】
：
混沌系统的建模与辨识是混沌控制的基础，提出一种动态线性子系统与ＲＢＦ神经网络并联的增广ＲＢＦ神经网络模型，该模型不仅对动态非线性系统具有良好的逼近能力，而且网络学习速度很快。对Ｈｅｎｏｎ系
【机 构】
：
北京化工大学化学工程学院,自动化系
【出 处】
：
北京化工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
：
1999年1期
其他文献
应用弹性力学应力与应变的关系，分析了Ｖ带传动由于带拉力沿带轮槽变化而产生的附加磨擦力。该摩擦力有助于提高Ｖ带的传动能力。