基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识

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基于Hopfield神经网络的优化计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法.利用连续型HNN辨识线性系统I/O差分方程,计算系统的传递函数矩阵,最终获得了可观标准型的状态空间表达式.仿真结果证明了这种辨识方法的有效性. Based on the principle of Hopfield neural network optimization and optimization, a new linear system parameter identification method is proposed. By using the continuous HNN identification linear system I / O difference equation, the transfer function matrix of the system is calculated and finally the observable standard state space The simulation results show the effectiveness of this method.
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