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针对动态系统的辨识问题，设计一种采用现场可编程门阵列（FPGA）实现输出反馈递归模糊神经网络进行非线性动态系统辨识的方法。输出反馈......
回归神经网络具有很强的动态逼近能力，可能用来描述一类复杂的非线性时变动态系统。该文给出了一种三层回归神经网络的数学模型，并给......
提出了能够用于非线性系统建模的一种新型回归网络,该网络是Elman网络的改进,由输入层、隐层和输出层构成.输入层由外部输入和内部......
传统模糊神经网络是一种静态映射，不适宜用于感应电机状态辨识。为提高系统辨识精度，提出一种动态T-S递归模糊神经网络观测器。根据......
针对未知非线性系统的辨识问题,本文提出了一种新型的回归网络模型.证明了该网络模型在一定条件下能够逼近非线性系统的输入输出关......
Smith预测控制在实际应用中的难点在于很难得到实际系统精确的数学模型.通过Elman网络拟合传统Smith估计器的模型误差,并对其进行......
