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H∞-学习神经网络的非线性系统识别

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摘要

基于H∞滤波算法提出了一种有效的回归神经网络学习方法.该方法能有效解决系统模型和噪声统计特性存在不确定的问题.在利用神经网络进行非线性系统识别中,该方法对任意的网络结构能进行整体优化训练,具有良好的泛化能力.在非线性结构系统识别中验证了该方法的可行性与有效性.

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来源
《振动与冲击》 |2007年第2期|51-55|共5页
作者
唐和生; 薛松涛; 陈鎔; 谢强;
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作者单位

同济大学结构工程与防灾研究所,上海,200092;

同济大学结构工程与防灾研究所,上海,200092;

近畿大学理工学部建筑学科,日本,大阪,577-0056;

同济大学结构工程与防灾研究所,上海,200092;

同济大学建筑工程系,上海,200092;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类结构动力学;
关键词
H∞滤波; 神经网络; 学习; 非线性系统; 识别;

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