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针对传统系统辨识存在的缺点,提出了基于预报误差法的神经网络辨识方法,将神经网络的预报误差法应用于系统辨识中,通过调节神经网络连接权值可使网络输出逼近系统输出。神经网络作为实际系统的辨识模型,可以用于在线控制。仿真实例表明其收敛速度快于BP算法。 相似文献
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刘迪 《信息技术与信息化》2009,(1)
系统辨识在工业方面应用广泛,该文从基本的智能控制技术——神经网络(NN)技术出发,提出了一种利用神经网络进行系统辨识的方法.该辨识方法显示出很强的处理问题的能力,无需辨别系统阶次.辨识结构简单,精度高.仿真结果表明这种方法的有效性和可行性.本论文共分为四部分:第一部分介绍了神经网络用于系统辨识的特征,第二部分讲述了神经网络的工作原理,包括神经网络的模型、传递函数及训练过程,第三部分讲述了神经网络进行系统辨识的仿真实例,第四部分对上述内容作了简要小结. 相似文献
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提出了一种新的自组织模糊神经网络算法,该算法能够基于输入数据自动进行神经网络结构辨识和参数辨识。首先采用一种自组织聚类方法得到神经网络的结构和网络参数初值,然后采用监督学习来优化网络参数。以某污水处理厂的运行数据为对象,应用该自组织模糊神经网络建立了活性污泥污水处理系统出水水质预测模型。仿真结果表明,该模型能够对污水处理系统出水水质进行较好的预测。 相似文献
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本文基于对多层前向神经网络学习训练获得最优权集合过程看成是非线性动态系统模型参数自组织、自学习的辨识过程,阐述了基于多层前向网络描述体系的定常和时变非线性动态系统的GBP(广义反向传播算法)自适应递推辨识算法和模型的校验。GBP递推算法包括在采样时间段上的纵向参数辨识过程和时序上的横向滑动辨识过程,它是现有多层网络学习算法的拓广,仿真研究表明该算法的有效性。 相似文献
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目前,空间目标中约6%为正在工作的航天器,而约94%的空间目标为太空垃圾,严重干扰和限制了航天器发射、运行等正常的太空活动轨道,在有效清除空间碎片之前,必须对其进行有效识别。本文基于散射光谱,使用卷积神经网络对空间碎片四种材质进行分类识别,并与BP神经网络的识别结果分析比较。鉴于试验所得的材质的原始光谱信噪比低、特征信息弱等特点,需要对光谱信号进行预处理包括去噪、BRDF计算和归一化处理。然后各取四种材质的200帧样本数据进行训练,另各取50帧数据预测,结果表明:卷积神经网络的总体精度比BP神经网络低2%,耗时少101 s;而增加训练样本数据量达到每个材质各500帧时,卷积神经网络的总体精度仅比BP神经网络低0.05%,耗时则少了891 s,卷积神经网络极大的体现了其时间的优越性。该方法对大数据量的空间碎片材质的分类,具有较大的实用性和借鉴意义。 相似文献
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在采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对9种常见毒品进行实验研究并得到它们在0.2~2.6THz频率范围的特征吸收谱的基础上,用误差逆传播(BP)神经网络法对9种常见毒品的太赫兹吸收光谱进行了训练及识别。首先,用9种毒品的太赫兹吸收谱训练已经建立的误差逆传播神经网络;然后,选用与训练光谱不同时间测得的9种毒品的太赫兹吸收光谱作为检测光谱,经过二阶导数预处理之后分别输入到训练好的误差逆传播神经网络中进行识别,识别率达到89%。该误差逆传播神经网络模型采用MATLAB语言编制程序。识别结果充分表明,用误差逆传播神经网络可以实现对不同种类毒品的识别和鉴定,为太赫兹光谱技术用于毒品的检测和识别提供了一种有效的方法。 相似文献
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基于光电混合功率谱分析的BP神经网络分类器在癌细胞筛选中的应用张以谟,史韦,李贺桥(天津大学现代光学仪器研究所)AnApplicationofBPNeuralNetworkforCancerCellPatternRecognitionBasedont... 相似文献
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说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法。BP(Back-propagation Neural Network)是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成。首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型。同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别。 相似文献
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