基于信息几何的统计回馈神经网络非线性自适应预测控制

【摘要】：研究统计回馈神经网络（ＳＲＮＮ）的非线性自适应预测控制．基于混合统计模型，利用信息几何的处理方法，将ＳＲＮＮ的参数估计转化为一般的线性ＡＲＭＡ系统的最小均方误差参数估计算法，最终获得ＳＲＮＮ参数估计．获得ＲＮＮ预测的参数估计以后，可以十分方便地利用线性ＡＲＭＡ系统的控制规律来设计ＳＲＮＮ的预测控制规律，解决了非线性ＳＲＮＮ预测参数估计、复杂非线性系统控制规律设计等问题．在研究单隐元ＳＲＮＮ的基础上，进一步探讨了多隐元ＳＲＮＮ的自适应预测控制问题．

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前6条

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2	韦祖辉;;明遗民东渡述略[A];明史研究论丛（第三辑）[C];1985年
3	任道斌;;浙江明遗民渡日画家活动研究[A];明史研究论丛（第七辑）[C];2007年
4	吴枫;徐近霈;;神经网与隐马尔可夫混合模型的应用研究[A];第四届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];1996年
5	宁生;;《皇明遗民传》朱文瑜传辨析[A];明史研究论丛（第五辑）[C];1991年
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前4条

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中国硕士学位论文全文数据库

前9条

1	何亮;基于信息几何的高阶纯相关模型及其应用[D];天津大学;2010年
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前5条

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