文件名称:论文研究-完全未知环境下机器人路径规划的RPC算法.pdf
文件大小:3.35MB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-01 12:10:40
论文研究
研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。
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论文研究
研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。