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[学位论文] 作者：何海港,,
来源： 年份：2014
神经网络凭借自身内在的强逼近能力,广泛应用于非线性系统辨识与控制。常规神经网络权重往往为常值,采用积分学习律调整网络权值。时变神经网络拥有时变权值,当网络结构确定...
[期刊论文] 作者：孙明轩,何海港,孔颖,,
来源：系统科学与数学 年份：2013
时变神经网络结构可简单地取为常规神经网络连接形式,但连接权却是时变的.如何确定时变权是应用时变神经网络时的难题.迭代学习方法是一种合理的选择,它不同于将时变连接权展...
[期刊论文] 作者：孙明轩,余林江,何海港,,
来源：自动化学报 年份：2013
针对周期已知情形下的离散周期时变系统,提出一种自适应重复控制方法,参数估计采用带死区修正的重复学习投影算法.关键技术引理在分析离散自适应控制系统时起到了关键作用,通...
[期刊论文] 作者：梁建娥,姚刚亮,何海港,王路,
来源：兵团医学 年份：2019
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[期刊论文] 作者：梁建娥,王路,何海港,姚刚亮,
来源：兵团医学 年份：2019
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[期刊论文] 作者：孙明轩,毕宏博,陈柏侠,何海港,,
来源：控制理论与应用 年份：2012
讨论由一类时变ARMAX模型描述的动态系统学习辨识问题,提出用于估计有限区间上重复运行时变系统时变参数的学习算法.文中给出最小二乘学习算法的具体形式及实现步骤,并分析所...
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