用CNLS神经网络辨识NARMAX模型

摘要：

对于复杂非线性系统,RBF神经网络训练速度快,与MLP等前向网络相比,由于其局部性,所以小区域的操作和学习并不影响全局性能.因而采用一种改进的RBF网络,即CNLS网络,并用其辨识NARMAX模型.模型精度表明,该算法具有更强的函数逼近能力.

关键词： CNLS网络 NARMAX模型 函数逼近 系统辨识 神经网络

作者: 臧晓云 陶振麟

作者单位: 华东理工大学自动化研究所(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2002中国控制与决策学术年会

会议地点: 郑州

会议语种:中文

页码: 277-281

在线出版日期: 2002-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）