收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于改进算法递归神经网络的研究

王大志  金辉  唐任远  
【摘要】:动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 熊智华,王雄,徐用懋;基于分布式神经网络递推预报误差算法的非线性系统建模[J];信息与控制;2000年05期
2 田社平,丁国清,颜德田;神经网络模型及其在计量与测试中的应用[J];计量技术;2001年08期
3 田社平;神经网络模型在测试系统动态补偿中的应用[J];计量技术;2001年10期
4 田社平,颜德田,丁国清;基于递归网络的传感器动态建模方法[J];传感器技术;2002年09期
5 穆玲玲,王桂萍;基于递推预报误差算法的前馈神经网络的设计[J];计算机工程与应用;2003年19期
6 田社平;基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿[J];上海交通大学学报;2003年01期
7 穆玲玲;一种用于测量系统信息处理的神经网络设计[J];电脑开发与应用;2003年08期
8 王大志,金辉,唐任远;基于改进算法递归神经网络的研究[J];沈阳工业学院学报;2003年02期
9 田社平;韦红雨;王志武;颜国正;;BP神经网络在测试系统动态补偿中的应用(英文)[J];测试技术学报;2005年04期
10 王华秋;曹长修;何波;刘祥明;;改进RPE算法的神经网络在客户欺诈预测中的应用[J];计算机工程;2006年18期
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978