递归神经网络自适应滤波器
【摘要】：针对信号模型不确定或多个模型结构的非线性动态系统的滤波估计问题,应用递归神经网络所具有的逼近任意L2空间的非线性函数,以及能够自适应调节自身记忆深度以适应系统结构和参数信息变化的能力,提出了递归神经网络最优自适应非线性滤波器, 分析证明了其最优滤波特性。最后仿真结果验证了滤波器的优良性能。
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张奇志,贾永乐,周雅莉;噪声有源控制的递归神经网络方法[J];控制与决策;2001年03期 |
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徐余法;徐余法;俞金寿;;基于神经网络的非线性预测控制[J];电气自动化;2005年05期 |
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沈永良;胡致强;赵建华;;基于动态非线性逼近的非线性系统预测控制[J];控制与决策;2007年01期 |
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董翠英;王志秦;;基于RBF神经网络滤波的噪声消除[J];唐山学院学报;2007年06期 |
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