| 几种递归神经网络及其在系统辨识中的应用 |
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| 引用本文： | 丛爽,高雪鹏.几种递归神经网络及其在系统辨识中的应用[J].系统工程与电子技术,2003,25(2):194-197. |
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| 作者姓名： | 丛爽 高雪鹏 |
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| 作者单位： | 中国科学技术大学自动化系,安徽,合肥,230027 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金资助课题 ( 0 30 42 30 1) |
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| 摘 要： | 递归网络中包含延时变量 ,用其来进行系统辨识时可以得到动态网络系统。首先介绍了Elman网络和Jordan网络及其改变型。根据网络的输入 /输出数据 ,采用BP算法和数值优化算法进行训练 ,并利用一个具体的系统模型辨识的例子 ,通过性能对比揭示了各网络用于系统辨识时的优缺点 ,为递归网络的合理应用提供参考。
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| 关 键 词： | Elman网络 Jordan网络 系统辨识 联接层 |
| 文章编号： | 1001-506X(2003)02-0194-04 |
| 修稿时间： | 2002年4月23日 |
Recurrent Neural Networks and Their Application in System Identification |
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| CONG Shuang,GAO Xue-peng.Recurrent Neural Networks and Their Application in System Identification[J].System Engineering and Electronics,2003,25(2):194-197. |
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| Authors: | CONG Shuang GAO Xue-peng |
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| Abstract: | Recurrent networks have delay variables. A dynamic network system can be obtained when they are used to identify systems. This paper introduces Elman and Jordan networks and their improved forms. BP algorithm and numerical optimization algorithm are used to train the networks according to the input/output data. An example of system identification and performance comparison illustrates the advantages and disadvantages of the networks, providing a reference for rational application of recurrent networks. |
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| Keywords: | Elman networks Jordan networks System identification Context layer |
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