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利用动态RBF网络的非线性系统辨识
【机构】 哈尔滨工业大学动力工程系；
【摘要】 在信号处理应用中,RBF网络可以替换两层感知器型神经网络。RBF网络的一般化逼近能力提供了描述复杂过程的理论基础,使用RBF网络的非线性系统建模和辨识具有优于其它神经网络的特征。在本文中,提出了动态RBF网络和采用了递归K均值族和Kalman滤波器学习算法,递归K均值族算法调节RBF网络的中心;递归Kalman滤波器算法估计网络的连接权值,具有快速收敛和逼近能力强等优点。通过仿真实例说明了所提方法的潜力。
【关键词】 神经网络；
RBF网络；
Kalman滤波器算法；
非线性系统辨识；
- 【会议录名称】 1994中国控制与决策学术年会论文集
- 【会议名称】1994中国控制与决策学术年会
- 【会议时间】1994-05
- 【会议地点】中国福建厦门
- 【分类号】TP18
- 【主办单位】中国航空学会自动控制专业委员会、中国自动化学会应用专业委员会、中国运筹学会决策理论及应用专业委员会、《控制与决策》编辑委员会、厦门大学