【摘 要】
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提出一种基于差分进化小波神经网络（DE-WNN）的多维非线性系统辨识方法。利用差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高小波神经网络的学习精度和收敛速
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
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提出一种基于差分进化小波神经网络（DE-WNN）的多维非线性系统辨识方法。利用差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高小波神经网络的学习精度和收敛速度。将该方法应用于多维非线性系统的辨识,并与RBF神经网络和遗传小波神经网络的辨识结果进行了比较,实验结果表明,差分进化算法优化的小波神经网络隐层节点为6,迭代次数为30,网络训练时间为0.58s,辨识均方误差达到1.02×10^-4,所提出的方法具有更高的辨识精度和收敛速度,能够更好的辨识出多维非线性系统。
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