【摘 要】
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给出了多输入-多输出(MIMO)的伪线性神经网络(PNN)结构与模型.PNN的构成是基于Gain-scheduling控制技术与扩展线性化方法.还讨论PNN的递推预报误差的二阶学习算法(RPF)和训练
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给出了多输入-多输出(MIMO)的伪线性神经网络(PNN)结构与模型.PNN的构成是基于Gain-scheduling控制技术与扩展线性化方法.还讨论PNN的递推预报误差的二阶学习算法(RPF)和训练过程,并通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模,证明了用PNN建模,效果良好,且具有训练参数少,收敛速度快,准确性高等良好性能.
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