基于单层感知器的辨识方法及其应用

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单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络--BP网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行BP网络学习算法改进的基础。把带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法的原理应用到单层感知器的学习算法,提出了单层感知器的改进学习算法。这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点。 结果证实。基于改进学习算法的层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求。最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因。
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