| 广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文) |
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| 引用本文： | 秦雨萍,张双,蒲志林.广义约束神经元网络模型系统结构参数辨识(英文)[J].四川师范大学学报(自然科学版),2013(4):509-515. |
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| 作者姓名： | 秦雨萍 张双 蒲志林 |
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| 作者单位： | 成都理工大学工程技术学院;澳门大学生物医学工程实验室;四川师范大学数学与软件科学学院 |
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| 基金项目： | supported by the Usual and Key Fund Project of Sichuan Provincial Department of Education(12ZB192 and 13ZA0003);乐山市科技局重点基金(13GZD040)~~ |
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| 摘 要： | 系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出(SISO)参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经过推理总结得到了m输入n输出(MINO)系统以及多输入多输出(MIMO)参数的辨识理论方法.经过实际验证,它为提高"黑盒"的透明度是可行的.该理论的提出,有助于提高广义约束神经元网络模型参数的辨识能力,进一步提高了神经网络"黑盒"系统的模型识别能力.
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| 关 键 词： | GCNN 参数辨识 SISO MINO MIMO |
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