基于鲁棒稳定高阶动态神经网络的非线性系统的辨识
【摘要】:本文将高阶动态神经网络作为非线性系统的辩识模型,运用Lyapunov稳定性理论,提出一种有效的鲁棒稳定学习规则及相应学习网络结构.从而确保在对非线性系统辨识时,即使存在建模偏差,辨识误差和动态神经网络的参数能一致最终有界(HUB)稳定,解决了动态神经网络的学习稳定性问题。仿真结果也证明了该辨识方法的有效性.
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