一种Laguerre复合正交柔性神经网络模型

摘要：

针对目前正交神经网络所存在的学习适应性不足,提出一种滞参数的Sigmoid函数的Laguerre复合正交柔性神经网络,并给出了它的自适应学习算法.柔性神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性、非线性逼近精度高等优异特性.应用实例的仿真结果验证了算法的有效性.

关键词： Laguerre复合正交多项式 柔性神经网络 模型辨识 学习算法

作者: 叶军

作者单位: 绍兴文理学院机电系(浙江绍兴)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国控制与决策学术年会

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 554-556

在线出版日期: 2004-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）