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动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能,使其在系统辨识和控制中有独特的作用.针对BP算法的不足,提出了一种递推预报误差(RPE)学习算法.对一个非线性系统进行了辨识,其仿真结果表明,改进的RPE算法优于BP算法.
基于改进算法递归神经网络的研究
【摘 要】
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动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能,使其在系统辨识和控制中有独特的作用.针对BP算法的不足,提出了一种递推预报误差(RPE)学习算法.对一个非线性系统进行了辨识,其仿真
【机 构】
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沈阳工业学院,锦州合成纤维厂,沈阳工业大学
【出 处】
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沈阳工业学院学报
【发表日期】
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2003年2期
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