《北京科技大学学报》1999年04期 加入收藏    获取最新 
 基于回归神经网络的复杂工业对象的建模
 魏剑平;李华德;余达太;冯扬
 　　讨论一种动态神经网络──Elman回归神经网络的结构和算法．基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象─-直流电弧的神经网络建模方法，并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较，结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象，显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景．
【作者单位】：北京科技大学信息工程学院!北京;100083;北京科技大学信息工程学院!北京;100083;北京科技大学信息工程学院!北京;100083;北京科技大学信息工程学院!北京;100083
【关键词】：回归神经网络;建模;工业对象
【基金】：国家“八五”、“九五”攻关重点课题!85-311-02-11-04
【分类号】：TP18
【DOI】：cnki:ISSN:1001-053X.0.1999-04-024
【正文快照】：
　　神经元网络方法在复杂工业过程的建模中得到日益广泛的应用，取得了很多成果．前向传播网络在其中担当网络结构的重要角色．但传统的前向传播神经网络在动态时序信号处理、非线性动态系统控制等带有强时序行为系统的应用中存在相当大的困难．利用静态多层前向传播网络对动态系
 
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 Modeling for A Complicated Industrial Object Based on Recurrent Neural Network
 WeiJianping; LiHuade; Yu Datai; Feng Yang(Information Engineering School;UST Beijing;Beting 100083;China)
 　The architecture and algorithm of a kind of dynamical neural network,Elman recurrent neuralnetwork (RNN)were dicussed. Based on this network, an approach of modeling for nonlinear time-varying industrial object, direct current arc, was proposed. Compared with other modeling method for the object, themodel based on RNN is proved to have better performance.
【Keyword】：recurrent neural network;modeling;industrial object
 【参考文献】 共（1）篇 
 西文参考文献找到 1 条
 
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