【摘 要】
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针对生产过程中参数容易受外界影响而改变，传统的系统辨识方法难以得到精确的数学模型的实际情况，介绍一种用改进的BP神经网络辨识对象模型的方法。采用串一并联型的辨识结构；针
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针对生产过程中参数容易受外界影响而改变，传统的系统辨识方法难以得到精确的数学模型的实际情况，介绍一种用改进的BP神经网络辨识对象模型的方法。采用串一并联型的辨识结构；针对BP算法收敛速度慢，容易陷入局部最小的缺点，提出了带动量的批处理梯度下降的方法；为了更有效地辨识对象的动态过程模型，其输入／输出加上按拍延迟线。用MATLAB对该改进的BP神经网络辨识方法进行了设计、仿真和性能分析，结果表明：该方法具有良好的辨识能力。
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