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文檔簡介
3-5非線性動態(tài)系統(tǒng)模型與辨識12.離散狀態(tài)空間表達(dá)式
23-5-2神經(jīng)系統(tǒng)辨識
3以系統(tǒng)M1為例
用串—并聯(lián)型結(jié)構(gòu)辨識、并聯(lián)型結(jié)構(gòu)辨識,見圖3-5-1(a)、(b)
圖3-5-1被辨識系統(tǒng)模型M1兩種辨識結(jié)構(gòu)5
內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)
圖3-5-2是以Elman網(wǎng)絡(luò)為辨識器之例,辨識M1型系統(tǒng)。
6
例3-5-1
工程實(shí)例
(a)(b)(c)(d)7910以一軸辨識結(jié)構(gòu)x軸為例:
11圖3-5-6辨識結(jié)果左圖(x軸)右圖(y軸)13(4)兩種辨識結(jié)構(gòu)比較
14例3-5-2
用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識。
15演示例3-5-2
用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識
手控17
例3-5-3
用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時變非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識。
18演示例3-5-3
用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時變非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識手控19辨識過程見演示。21演示例3-5-4
用非線性DTNN(其中用高斯RBF網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識手控22例3-5-5用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識1。
23演示例3-5-5
用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識手控25例3-5-
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