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| 基于RBF神经网络的非线性系统对象辨识 | |
| 引用本文： | 王轩. 基于RBF神经网络的非线性系统对象辨识[J]. 科技创新与应用, 2020, 0(5) |
| 作者姓名： | 王轩 |
| 作者单位： | 西安电子工程研究所,陕西 西安 710100 |
| 摘 要： | 被控对象数学模型的精确建立是控制理论研究和发展的重要基础,但在实际工况中的控制系统多为复杂的非线性系统,因此高精度的非线性系统辨识技术显得至关重要。RBF神经网络具有对任意非线性函数逼近的能力,于是设计将RBF神经网络技术运用到系统辨识中,并通过Matlab仿真基于RBF神经网络对给定复杂非线性系统的辨识。仿真结果表明在对于复杂非线性系统的辨识上,基于RBF神经网络的系统辨识法是准确可行的。 |
| 关 键 词： | 系统辨识 RBF神经网络 非线性系统 仿真 |
Object Identification of Non-linear System Based on RBF Netual Network |
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