作者：李杰; 王晓芳线性神经网络局部极小值系统辩识学习规则系统辨识非线性系统收敛速度存在
摘要：神经网络用于系统辨识最为常用的模型为BP模型,它能辨识线性和非线性系统,但BP网络存在收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,影响系统辨识的速度和精度.线性神经网络结构简单,它采用Widrow-Hoff学习规则,收敛速度快,且不存在局部极小值问题,因此,对于线性系统,考虑用线性神经网络进行辨识,实验仿真结果表明,基于线性神经网络的系统辨识具有很高的辨识速度和精度.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
