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利用动态RBF网络的非线性系统辨识

吕强  郝继红  段运波  许耀铭  
【摘要】:在信号处理应用中,RBF网络可以替换两层感知器型神经网络。RBF网络的一般化逼近能力提供了描述复杂过程的理论基础,使用RBF网络的非线性系统建模和辨识具有优于其它神经网络的特征。在本文中,提出了动态RBF网络和采用了递归K均值族和Kalman滤波器学习算法,递归K均值族算法调节RBF网络的中心;递归Kalman滤波器算法估计网络的连接权值,具有快速收敛和逼近能力强等优点。通过仿真实例说明了所提方法的潜力。

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