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使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统,具有辨识精度高,速度快的特点.该方法简单有效,为设计非线性对象控制器提供了一条思路,从而摆脱了用线性模冲近似被控对象的粗略做法.算法中,学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性,加速了网络训练过程. 相似文献
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使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统,具有辨识精度高,速度快的特点。该方法简单有效,为设计非线性对象控制器提供了一条思路,从而摆脱了用线性模冲近似被控对象的粗略做法。算法中,学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性．加速了网络训练过程。 相似文献
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