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基于超闭球小脑模型的系统建模及其校正

作者:段培永; 张玫; 段晨旭; 邵惠鹤小脑模型非线性动态系统建模校正策略

摘要:为了克服神经网络建模在工程应用中的不足,利用超闭球小脑模型(HCMAC)神经网络所具有的结构简单、学习收敛速度快、泛化能力强等优势,提出了基于HCMAC的非线性动态系统建模原理.分析了建模误差产生的原因,给出了基于误差校正率的神经网络模型多步在线校正策略,采用通过实时扩展模型学习样本空间和基于模型误差可信度的模型参数修正方法训练模型,以跟踪实际动态过程.仿真实验证明:上述方法可有效地减小由于样本精度不高和在模型输入空间中的分布不均匀所带来的初始模型误差,同时可实时适应非线性动态过程工况的变化.

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上海交通大学学报

《上海交通大学学报》(月刊)创刊于1956年,由中华人民共和国教育部主管,上海交通大学主办,CN刊号为:31-1466/U,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海交通大学学报》主要刊载船舶与海洋工程、动力、机械、能源、材料、电气、电子、计算机、化工、生物工程、管理科学,以及数学、物理、工程力学等方面的最新研究成果。

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