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针对某交流伺服系统的模型辨识问题，采用RBF神经网络进行系统辨识。由于神经网络学习时间较长且不易收敛，故用聚类与梯度训练相结合的混合学习算法对RBF神经网络进行训练。使用聚类方法对学习样本进行聚类，确定隐含层结构，用梯度训练法对确定的网络结构进行训练，仿真实验验证了该混合学习算法的有效性。
基于RBF神经网络的某交流伺服系统辨识研究
【摘 要】
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针对某交流伺服系统的模型辨识问题，采用RBF神经网络进行系统辨识。由于神经网络学习时间较长且不易收敛，故用聚类与梯度训练相结合的混合学习算法对RBF神经网络进行训练。使用
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院
【出 处】
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机械制造与自动化
【发表日期】
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2013年2期
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