| 非平稳环境下提高神经网络辨识能力的新方法 |
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| 引用本文： | 顾成奎,王正欧.非平稳环境下提高神经网络辨识能力的新方法[J].系统工程学报,2003,18(4):300-305. |
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| 作者姓名： | 顾成奎 王正欧 |
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| 作者单位： | 天津大学系统工程研究所,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60204012). |
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| 摘 要： | 利用非平稳环境下系统时变参数变化规律的先验信息，构造参数转移矩阵来刻画系统的时变动态特征，并基于此推导了非平稳环境下神经网络训练的改进的卡尔曼滤波算法．仿真结果表明：该方法显著地提高了神经网络在非平稳环境下的辨识能力。
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| 关 键 词： | 系统辨识 神经网络 非线性系统 卡尔曼滤波算法 时变参数 |
| 文章编号： | 1000-5781(2003)04-0300-06 |
| 修稿时间： | 2000年10月31 |
New method to improve identification ability of neural networks in non-stationary environment |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | identification non-stationary neural networks transfer matrix Kalman filter |
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