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81.
基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识 总被引:1,自引:1,他引:1
张友旺 《中南大学学报(自然科学版)》2003,34(3):277-280
模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度. 相似文献
82.
虚拟演播室系统是计算机虚拟现实与传统演播室色键抠像技术相结合的一种新的电视节目制作系统。首先介绍了虚拟演播室技术的几个关键:摄像机跟踪系统,蓝背景和虚拟背景,键信号处理与图像合成以及计算机系统;然后介绍了虚拟演播室技术的实现过程,并介绍了该技术在教育电视节目制作中的运用。 相似文献
83.
生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性 相似文献
84.
该文提出一种子集AR模型辨识算法,该方法采用模拟退火随机搜索算法,对模型的回归项子集进行优化辨识,克服“组合爆炸”问题,简化计算。文中还讨论了基于该算法的人口死亡率建模和预报问题。 相似文献
85.
86.
一种动态载荷的识别方法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了一种逆优化系统识别动态载荷的方法。该方法避免了一般载荷识别中频响函数求逆运算中由于矩阵病态而引起的运算及运算失败,从而提高了识别精度,为动态载荷,特别是宽频带、瞬态冲击载荷的识别提供了一种有效途径。 相似文献
87.
用几何最小二乘法改进 ITD 法的阻尼识别精度 总被引:2,自引:0,他引:2
ITD(IbrahimTimeDomain)模态识别方法可不用输入系统的信息就识别系统的模态参数,但识别的模态参数常常很不精确,且阻尼比的识别精度很差。当激励信号不是独立白噪声信号时,不应该采用ITD法进行模态识别。推导了ITD法识别的模态频率和阻尼比的相对误差公式,由此分析了造成阻尼比识别结果很差的原因,并且引入了I-brahim提出的双最小二乘算法(DLS),在此基础上,提出了几何最小二乘法(GLS)。通过理论推导和算例验证得到:一般情况下,GLS和DLS算法均可提高阻尼比的识别精度,且前者的识别结果优于后者。 相似文献
88.
IdentificationofEquivalentStifnesParametersofHoneycombSandwichShelUsingDetailedCelStructureAnalysis*YaoZhenhan(姚振汉),QuShishen... 相似文献
89.
90.
余科根 《江西师范大学学报(自然科学版)》1996,20(4):355-359
通过引进时变遗忘因子,该文提出了一种时变多变量系统的结构和参数的同时辨识算法,该算法结构简单,跟踪参数变化速度快,同时又兼备UD分解的良好计算品质。 相似文献