【摘 要】
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本文研究了一种用神经网络解决线性动态系统状态估计问题的方法。使用了动态优化技术设置Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的加权矩阵。仿真结果显示本文研究的方法具有广泛的适用性。此方法对于大型系统
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本文研究了一种用神经网络解决线性动态系统状态估计问题的方法。使用了动态优化技术设置Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的加权矩阵。仿真结果显示本文研究的方法具有广泛的适用性。此方法对于大型系统实时估计具有很大的应用潜力。
This paper studies a neural network to solve the linear dynamic system state estimation method. We use dynamic optimization technique to set the weight matrix of Hopfield network. The simulation results show that the method studied in this paper has a wide range of applicability. This method has great potential for real-time estimation of large-scale systems.
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