【摘 要】
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该文将近年来广泛应用的神经网络理论分别引入这两个环节,用误差反向传播网络分类器实现系统阶次的自动识别以及用单层神经网络进行参数估计.同时,该文构建了一个完整的辨识
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该文将近年来广泛应用的神经网络理论分别引入这两个环节,用误差反向传播网络分类器实现系统阶次的自动识别以及用单层神经网络进行参数估计.同时,该文构建了一个完整的辨识过程,把阶次识别和参数估计紧密地结合起来,以悭吝性原则为本,在指定的误差精度要求下以最简单的模型逼近实际系统,同时获得模型的阶次和参数.此外,该文还对BP算法作了一些改进以提高适用性.文章最后提供了实验论证情况以及相应的软件结构.结论充分显示出神经网络在系统辨识上的巨大潜力.该文给出的辨识方法具有普遍性,可用于不同的工业过程.
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