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基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识
引用本文:宋轶民,张 策,马文贵.基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识[J].控制理论与应用,2000,17(1):121-124.
作者姓名:宋轶民  张 策  马文贵
作者单位:1. 北京工业大学机电学院·北京,100022
2. 天津大学机械工程学院·天津,300072
3. 天津纺织工学院自动化系·天津,300160
基金项目:国家自然科学基金!( 5 9675 0 0 4)
摘    要:基于Hopfield神经网络的优化计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法,利用连续型HNN辨识线性系统I/O差分方程计算系统的传递函数矩阵,最终获得了可观标准型的状态空间表达式,仿真结果证明了这种只方法的有效性。

关 键 词:线性系统  参数辨识  人工神经网络  系统辨识
收稿时间:1997/11/4 0:00:00
修稿时间:1997-11-04

Parameter Identification of Linear Systems Using Hopfield Neural Networks
SONG Yi-min,ZHANG Ce and MA Wen-gui.Parameter Identification of Linear Systems Using Hopfield Neural Networks[J].Control Theory & Applications,2000,17(1):121-124.
Authors:SONG Yi-min  ZHANG Ce and MA Wen-gui
Affiliation:School of Mechanical & Electrical Engineering,Beijing Polytechnic University, Beijing,100022,P.R.China;School of Mechanical Engineering,Tianjin University, Tianjin,300072,P.R.China;Department of Automation,Tianjin Institute of Textile Engineering, Tianjin,300160,P.R.China
Abstract:In this paper a novel parameter identification method for linear system is developed based on the optimization computing theory of Hopfield Neural Networks (HNN).The I/O difference equation is formulated and estimated using continuous HNN firstly.Then the transfer function matrix of the system is calculated.And finally the observable canonical form of the state space expression is constructed.Simulation results prove the validity of the proposed method.
Keywords:Hopfield neural networks (HNN)  linear system  parameter identification
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