基于广义同余神经网络的非线性系统辨识仿真

摘要：

(本文把分段广义求导误差反传调整权值的原理引入广义同余神经网络,对广义同余神经网络进行改进,提出了一类新的广义同余神经网络--BPGCNN(Error Back Propagation for Generalized Congruence Neural Networks),并用于非线性动力学系统的辨识仿真.仿真结果表明,该神经网络克服了原有广义同余神经网络的不稳定性,其稳定性能可与传统BP神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)媲美,并且其辨识效果、收敛速度和浮化性能都优于传统的BPNN.

关键词： 广义同余 BP神经网络 辨识仿真 非线性系统

作者: 鄢田云 张翠芳 周彦沛 佘远俊

作者单位: 西南交通大学计算机与通信工程学院(四川成都)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 243-246

在线出版日期: 2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）