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第4章用函数型神经网络拟合变参数非线性系统,给出了系统的性能,将其结合BP网络实现了PSR,并考察了适用范围。
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在前面工作基础上,本文对一类非线性动态系统,设计了一个基于模糊小波神经网络自适应跟踪器,并且证明了自适应闭环系统的渐近稳定性。
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混沌的控制与诱导是非线性动力系统与非线性控制的新理论与新方法,是智能控制的重要组成部分。
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采用一种简单的数值积分动态建模方法建立了大惯性温度传感器的数学模型。MatLab实现神经网络的非线性对象动态建模
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它对理论分形维的适度近似性使其可以作为非线性动力系统的有效特征量,依其进行模式辨识是可行和有效的。
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本文通过对传统的IHB方法进行推广和形式的变化,将其应用于非线性动力系统的分叉现象。
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最后将自适应模糊推理模型应用于非线性动态系统辨识,进一步验证了它的现实可行性。
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递归神经网络因其特有的反馈特性更适用于非线性动态系统辨识。
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依据非线性动力系统理论,稳定域边界应由其所有不稳定平衡点的稳定流形的并集构成。
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模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。
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面向对象的神经网络程序设计及其在非线性动态系统辨识中的应用
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种间作用的二维非线性动力系统模型及其数值模拟试验研究
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IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。
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基于混沌时间序列的非线性动态系统神经网络建模与预测
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