【摘 要】
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研究了Hammerstein模型的辨识问题 ,并考虑了多输入多输出 (MIMO)情况 .提出一种混合神经网络辨识模型 ,该模型由一个多层前馈神经网络 (MFNN)与一个线性神经网络 (LNN)串联
【机 构】
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东南大学自动控制系!南京210096,东南大学自动化研究所!南京210096,南京自动化研究所!南京210003
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
论文部分内容阅读
研究了Hammerstein模型的辨识问题 ,并考虑了多输入多输出 (MIMO)情况 .提出一种混合神经网络辨识模型 ,该模型由一个多层前馈神经网络 (MFNN)与一个线性神经网络 (LNN)串联而成 .给出了一个反向传播 (BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值 .仿真结果表明了该方法的有效性 .
The recognition problem of Hammerstein model is studied, and the case of multiple input multiple output (MIMO) is considered. A hybrid neural network identification model is proposed, which consists of a multilayer feedforward neural network (MFNN) and a linear neural network (LNN) A backpropagation (BP) algorithm is proposed to train the weights and thresholds of the hybrid neural network synchronously, and the simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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