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基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题。利用所提出方法对 CSTR动态建模结果表明 ,基于 GRPE训练的 DRNN比基于 BP训练的 ML P模型精度高 ,收敛速度快。
连续搅拌反应釜(CSTR)的神经网络动态建模
【摘 要】
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基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题。利用所提出方法对 CSTR动态建
【机 构】
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华中理工大学控制系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2000年03期
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