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RBF-Volterra级数非线性系统建模

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系统仿真学报 2011年第12期23卷 2588-2591页

作者：徐晨曦张贤志陈光礻禹空军雷达学院预警探测装备系武汉430019 电子科技大学自动化工程学院成都610054

提出一种RBF-Volterra级数非线性系统建模方法。利用基函数多项式(BFP)完备的非线性系统逼近能力,在基函数族单一尺度和平移联动约束下,导出RBF-Volterra级数模型;RBF-Volterra级数具有"截尾不截维"特性,对非线性强弱变化适应能力强,且... 详细信息

提出一种RBF-Volterra级数非线性系统建模方法。利用基函数多项式(BFP)完备的非线性系统逼近能力,在基函数族单一尺度和平移联动约束下,导出RBF-Volterra级数模型;RBF-Volterra级数具有"截尾不截维"特性,对非线性强弱变化适应能力强,且结构紧凑,数值稳定性好,能效避免维数灾难问题。实例仿真说明了该方法的有效性。

关键词：非线性系统建模基函数多项式(BFP) Volterra级数径向基Volterra级数

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基于动态神经网络的非线性系统建模及其控制

石油大学学报（自然科学版） 2002年第2期26卷 93-95页

作者：李峰李树荣刘先广石油大学信息与控制工程学院山东东营257061

结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型... 详细信息

结合已知机理信息构造动态神经网络 ,进行了非线性动态系统的建模 ,给出了权值调整算法。利用获得的模型 ,设计了反馈线性化控制器。由训练好的网络在线提供反馈线性化所需要的信息。为了解决模型失配问题 ,采用内模控制结构来引入模型的误差反馈 ,以消除稳态误差。文中给出了仿真实例。

关键词：动态神经网络非线性系统建模反馈线性化内模控制

具有混沌机制的模糊神经网络非线性系统建模研究

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2011年第2期29卷 220-224页

作者：李文郭宇姚建红高相斌东北石油学院黑龙江大庆163318 浙江广厦建设职业技术学院浙江东阳322100

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经... 详细信息

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经网络对非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明,所设计的引入型模糊混沌神经具有与混沌动力学特性同样复杂的动态特性,其对非线性系统具有很好的建模能力.

关键词：非线性系统建模模糊神经网络混沌BP算法

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人工神经网络用于非线性系统建模的几个问题

甘肃科技 2002年第7期18卷 126-113页

作者：杨凌兰州石化职业技术学院电子电气工程系

建模是一种对未知世界的逼近方法。在自然界中 ,由于许多系统不具有实际实验的可能性 ,因此需要按实际系统建立系统模型进行研究 ,然后利用模型实验研究的结果来推断实际系统的工作情况。传统上 ,人们利用已获得的丰富的数学知识对实际... 详细信息

建模是一种对未知世界的逼近方法。在自然界中 ,由于许多系统不具有实际实验的可能性 ,因此需要按实际系统建立系统模型进行研究 ,然后利用模型实验研究的结果来推断实际系统的工作情况。传统上 ,人们利用已获得的丰富的数学知识对实际系统进行建模 ,并在各种领域的过程控制中得到了广泛的应用。然而 ,对于复杂的连续、时变、非线性、大滞后工业控制过程 ,数学建模的方法受到了严峻的挑战 ,这迫使人们不得不去寻求其他的技术手段。人工神经网络以其良好的非线性映射能力、自学习适应能力、联想记忆能力、并行信息处理能力及优良的容错性能 ,为解决未知不确定非线性系统的建模问题提供了一条新的思路。1　构造网络结构的最简单原则在建模过程中 ,对模型的三个基本要求是 :适用性 (Ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ)、计算复杂性 (Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ)和透明性 (Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｂｉｌｉｔｙ)。适用性指模型对问题提供准确逼近的能力 ,不准确 (模型与真实规律的偏离 )表现为估计结果的偏置 (Ｂｉａｓ) ;计算复杂性指根据有限样本确定模型中参数时所产生的不稳定性 ,表现为估计结果的方差 (Ｖａｒｉａｎｃｅ) ,所谓“维数灾难”是指为把方差限制...

关键词：人工神经网络泛化能力非线性系统建模几个问题

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一种新的非线性系统建模算法

一种新的非线性系统建模算法

'99系统仿真技术及其应用学术交流会

作者：张宝中王学智陕西工学院

本文研究非线性系统的建模方法。给出用基函数内插算法逼近非线性系统。建立非线性系统模型。提出用基函数建模的快速最优化算法。研究基函数神经网络内插时的逼近特性和算法的收敛性。计算机仿真表明新算法是一种快速而准确的建模算法。

关键词：非线性系统建模非线性系统仿真神经网络

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基于动态递归网络的非线性系统建模

基于动态递归网络的非线性系统建模

基于BP神经网络辨识模型的PEMFC系统建模

1998年中国控制会议

作者：刘士荣俞金寿宁波大学自动化与计算机技术系华东理工大学自动化研究所

Elman网络与改进的Elman网络具有结构简单,可以用动态BP算法或标准BP算法进行迭代学习的特点,是一类典型的动态递归网络。仿真研究表明改进的Elman 网络是非线性动态系统建模有潜力的一种网络。本文在实例研究基础上,对网络训练和建模... 详细信息

Elman网络与改进的Elman网络具有结构简单,可以用动态BP算法或标准BP算法进行迭代学习的特点,是一类典型的动态递归网络。仿真研究表明改进的Elman 网络是非线性动态系统建模有潜力的一种网络。本文在实例研究基础上,对网络训练和建模的有关问题进行了讨论。

关键词：动态递归网络 Elman网络改进的Elmao网络非线性系统建模

来源： cnki会议评论

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软件工程 2020年第3期23卷 14-16,8页

作者：柯超甘屹王俊朱荣杰陈伟上海理工大学上海200093 上海空间电源研究所上海200245

为分析燃料电池系统特性,采用BP神经网络结构辨识质子交换膜燃料电池系统模型,模型输入为系统实际输入,模型输出为电堆输出电压和电堆工作温度。由于PEMFC系统是一个时变非线性系统,采用一种串-并联前向神经网络辨识结构模型,将模型前... 详细信息

为分析燃料电池系统特性,采用BP神经网络结构辨识质子交换膜燃料电池系统模型,模型输入为系统实际输入,模型输出为电堆输出电压和电堆工作温度。由于PEMFC系统是一个时变非线性系统,采用一种串-并联前向神经网络辨识结构模型,将模型前几个时刻输出作为模型输入,使得静态网络结构具有动态特性。BP网络模型通过PEMFC系统所得到的实验数据进辨识。训练完成后BP网络模型输出与实际系统输出基本一致,结果表明BP网络模型能够有效反映质子交换膜燃料电池系统输出电压和电堆温度特性。

关键词：质子交换膜燃料电池 BP神经网络非线性系统建模模型辨识

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支持向量机在油田系统建模中的应用

现代电子技术 2007年第1期30卷 162-164页

作者：李卓柴滨景胡继东大庆石油学院黑龙江大庆163318 大庆炼化公司黑龙江大庆163318

在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的识别模型,对某油区油气水层分布规律进行了解释。结果表明,采用支持向量机判断的油气分布规律与实际试油结... 详细信息

在以往油层含油判别分析的基础上提出了一种基于支持向量机的油藏建模方法,应用已知油层的原始资料作为已知信息,建立油气水层的识别模型,对某油区油气水层分布规律进行了解释。结果表明,采用支持向量机判断的油气分布规律与实际试油结果完全一致。同时,将支持向量机用于试井压力恢复曲线的拟和,拟和的最大相对误差为0.962 3%。这表明将支持向量机算法用于油田系统建模是十分有效的。

关键词：支持向量机模式识别非线性系统建模油气分布规律试井曲线拟和

基于神经模糊技术的复杂非线性动态系统建模及其应用

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