【摘 要】
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经典的PID神经网络的神经元传递函数不连续,导致学习算法过于复杂,尤其当采用并联辨识模式时,很难保证算法收敛.本文根据信号流图理论,推导了一种能保证算法收敛的在线学习算法.新的在线学习算法直接从PID神经网络的信号流图中获取梯度信息,避免了复杂的求导过程,提高了算法的效率,并且该算法具有自适应的学习速率.仿真结果表明,即便是采用并联辨识模式,本文提出的算法也能保证收敛,并且对输出扰动具有较强的抑制
【机 构】
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西南林学院交通机械与土木工程学院 昆明 650224
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经典的PID神经网络的神经元传递函数不连续,导致学习算法过于复杂,尤其当采用并联辨识模式时,很难保证算法收敛.本文根据信号流图理论,推导了一种能保证算法收敛的在线学习算法.新的在线学习算法直接从PID神经网络的信号流图中获取梯度信息,避免了复杂的求导过程,提高了算法的效率,并且该算法具有自适应的学习速率.仿真结果表明,即便是采用并联辨识模式,本文提出的算法也能保证收敛,并且对输出扰动具有较强的抑制能力.
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