文献类型：期刊文章

作　　者：吴德会[1,2]

机构地区：[1]九江学院数字控制技术与应用江西省重点实验室,江西九江332005 [2]清华大学电力系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50705039);中国博士后基金资助项目(20070420358)

年　　份：2009

卷　　号：26

期　　号：11

起止页码：1192-1196

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法切实可行.

关 键 词：非线性动态系统  辨识  神经网络 WIENER模型

分 类 号：TP183]