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H∞-学习神经网络的非线性系统识别.pdf
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振 动 与 冲 击
第# 卷第 期 $%’()*%+,-.’)/-%()(012%34 ,567# (57 889!
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6 :学习神经网络的非线性系统识别
r
唐和生; ; ; @
薛松涛 陈 鎔 谢 强
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;7同济大学结构工程与防灾研究所 上海!888?
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7近畿大学理工学部建筑学科 日本 大阪!99 :88# @7 同济大学建筑工程系 上海!888?
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! !
!!摘 要 Y
基于 滤波算法提出了一种有效的回归神经网络学习方法 该方法能有效解决系统模型和噪声统计
r
特性存在不确定的问题 在利用神经网络进行非线性系统识别中 该方法对任意的网络结构能进行整体优化训练 具有
良好的泛化能力 在非线性结构系统识别中验证了该方法的可行性与有效性
关键词! Y
r 滤波 神经网络 学习 非线性系统 识别
! ! )
中图分类号 /@;;7@!!!文献标识码
!! 由于神经网络方法可以映射任意非线性系统而不
! 回归神经网络的 滤波学习算法
6
需要知道系统的物理非线性特性 近年来 基于神经 E
网络的非线性动力系统非参数识别研究十分活 !! 考虑一个典型的多输入单输出回归神经网络
跃’; :=( 应用神经网络进行系统识别存在两个关键问 ’(( 如图 所示 它实现由输入到输出的映射或分
# $ ;
! % 8 8 6 #% %
题 一方面 要选择训练速度快 鲁棒性强的算法 另一 类 输入层有 V; 个节点 其中有 个 1 $ # U;
方面要选择理想的 最小网络拓扑结构的神经网络 ;
8 $ ; ,输出, 权值N N
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