基于多层神经网络的多变量输出分布控制

摘要：

本文提出了一种控制多变量输出概率密度函数形状的模型.该模型首先采用多层神经网络逼近多输入输出系统的输出联合概率密度函数,得到关于输出概率密度函数的高阶静态模型.进而采用多层神经网络的一种结构型式--非线性主元分析法,对高阶模型降阶.在此基础上,考虑低阶系统的动态特性,提出了新的建立低阶模型的完整方法.

关键词： 随机分布系统 联合概率密度函数 多层神经网络 非线性主元分析

作者: 汪汶 岳红

作者单位: 华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074 中国科学院自动化研究所综合自动化工程中心,北京,100080

会议类型: 国内会议

会议名称: 中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 60-65

在线出版日期: 2003-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）