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多层前向神经网络的RLS训练算法及其在辨识中的应用 被引量:28

RLS Training Algorithm for Multilayer Feedforward Neural Networks and Its Application to Identification
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摘要 本文提出了一种基于递推最小二乘法(RLS)的多层前向神经网络的快速学习算法,并用其对非线性过程进行辨识.仿真及对实际例子的辨识结果表明本文提出的方法是有效的. This paper proposes a fast learning algorithm based on the recursive least squares (RLS) method for the multilayer feedforward neural networks. The algorithm has also been used for the identification of non-linear processes. The results obtained from the identification of simulation as well as real process demonstrate the effectiveness of the proposed method.
作者 谭永红
出处 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第5期594-599,共6页 Control Theory & Applications
关键词 神经网络 辨识 最小二乘法 BP算法 neural networks identification least squares method non-linear system learning
  • 相关文献

参考文献6

  • 1谭永红,IEE Control,1993年
  • 2谭永红,Advances in MPBC,1993年
  • 3谭永红,Dynamic system identification using recurrent neural networks,1993年
  • 4Ku C C,IEEE Trans NS,1992年,39卷,6期,2298页
  • 5Chen S,Int J Control,1990年,51卷,6期,1191页
  • 6卢桂章,现代控制理论基础.数学模型与数学基础,1981年

同被引文献124

引证文献28

二级引证文献104

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