隨著近幾年技術(shù)的進(jìn)步和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項目研究的深入,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究機(jī)制動態(tài)化應(yīng)用到系統(tǒng)辨識項目中,引起了社會的廣泛關(guān)注,借助實驗表明,利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)能在提升收斂速度的同時,優(yōu)化整體泛化能力,實現(xiàn)整體網(wǎng)絡(luò)項目的運(yùn)行框架的升級。本文對系統(tǒng)辨識和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)涵進(jìn)行了簡要分析,并著重闡釋了系統(tǒng)辨識中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的具體路徑,旨在為研究人員提供有價值的技術(shù)參考建議。 

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【文章目錄】：
1 內(nèi)涵分析
    1.1 系統(tǒng)辨識內(nèi)涵分析
    1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)涵分析
2 系統(tǒng)辨識中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用分析
    2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的基本原理
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的設(shè)計結(jié)構(gòu)和基本算法
3 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋補(bǔ)償控制的磁懸浮球位置控制[J]. 朱堅民,沈正強(qiáng),李孝茹,齊北川.  儀器儀表學(xué)報. 2014(05)
[2]基于綜合目標(biāo)函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多新息辨識算法[J]. 徐寶昌,劉新樂.  中國石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(02)
[3]量子遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在熱工辨識中的應(yīng)用[J]. 董澤,黃宇,韓璞.  中國電機(jī)工程學(xué)報. 2008(17)
[4]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各參數(shù)對系統(tǒng)辨識精度的影響分析及各參數(shù)的確定方法[J]. 楊偉斌,吳光強(qiáng),秦大同,鞠麗娟,吳小清,丘緒云.  機(jī)械工程學(xué)報. 2006(07)



本文編號：3655913