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挖掘臂电液伺服系统非线性辨识
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农业机械学报 2012年 第4期43卷 20-25,131页
作者： 黎波 严骏 刘安心 曾拥华 郭刚 解放军理工大学工程兵工程学院 南京210007
针对机理建模存在未建模动态及其参数辨识难的问题,采用由分段非线性模块、线性时不变动态模块及间隙非线性模块串联组成的Pseudo-Hammerstein-Wiener模型来描述挖掘臂电液伺服系统。利用关键变量分离原理将系统模型化解为最小二乘格式... 详细信息
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基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识
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系统工程理论与实践 2008年 第7期28卷 155-159页
作者： 徐祖华 ZHU Yu-cai 赵均 钱积新 浙江大学信息学院控制系 杭州310027 Eindhoven技术大学电机系 荷兰Eindhoven
提出一种基于操作轨迹LPV模型的非线性辨识方法:根据调度变量的操作轨迹,选取若干个典型工作点;在各个典型工作点,进行测试与辨识相应的线性模型;然后,根据工作点测试数据以及各工作点间的过渡数据,辨识出全局插值LPV模型.它降低了测试... 详细信息
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基于平衡学习的CMAC神经网络非线性辨识算法
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控制与决策 2004年 第12期19卷 1425-1428页
作者： 朱大奇 张伟 江南大学控制科学与工程研究中心 江苏无锡214215
为提高小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络在线学习的快速性和准确性,提出一种平衡学习的概念,并设计一种改进的CMAC学习算法.在常规的CMAC中,误差的校正值被平均地分配给所有激活存储单元,而不管这些存储单元的可信度;在改进的CMAC中,... 详细信息
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非线性辨识在涡旋盘加工精度评价中的应用
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机械科学与技术 1999年 第6期18卷 958-960页
作者： 薛兴建 丘大谋 西安交通大学 西安710049
给出了一种处理机加工工件测量数据的非线性辨识方法，旨在对工件机加工质量进行适当评价，并以典型加工工件——涡旋盘为例，给出了具体的分析过程与计算实例，对一大类具有复杂型面零件的质量评价具有参考意义。
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非线性辨识、控制与混沌(英文)
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北京工业大学学报 1997年 第3期23卷 91-98页
作者： 侯媛彬 易继锴 西安交通大学 710049 北京工业大学自动化系 100022
综述了非线性辨识、控制的基本方法和非线性混沌特性,并以交流电机为例讨论了处理一类非线性问题的途径,最后阐明了非线性发展方向的观点.
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一类耦合Jansen-Rit模型中突变参数的非线性辨识
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燕山大学学报 2020年 第1期44卷 55-62页
作者： 孙呈霞 吴向东 刘仙 燕山大学电气工程学院 河北秦皇岛066004 北京理工大学自动化学院 北京100081
耦合Jansen-Rit模型可以用于模拟脑电信号的产生,其中的兴奋性增益参数的变化对模型动力学特性有重要的影响,这种变化可以用于模拟异常脑电活动的产生,因而,辨识这类突变参数具有重要意义。针对一类具有突变兴奋性增益参数的耦合Jansen-... 详细信息
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高阶对称循环神经网络的非线性辨识
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计算机工程与设计 2000年 第2期21卷 58-60页
作者： 刘建成 蔡湛宇 广州珠江医院计算机室 510282
提出一种称为高阶对称循环神经网络（ＨＤＲＮＮ），它的结构是对称循环神经网络模型的改变，在自循环神经元与正常输入之间形成由自循环神经元和附加辅助乘法组成的隐含层，由此得出一般动态度向传播算法，算法表明ＨＤＲＮＮ不仅能给... 详细信息
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激光焊接系统的非线性辨识和自适应控制
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计算机测量与控制 2010年 第5期18卷 1042-1045页
作者： 刘美峰 刘玉生 温慧婷 四川大学电气信息学院 四川成都610065
激光焊接涉及到复杂的物理和化学变化,是一个典型的非线性系统,用机理建模法很难得到系统的数学模型,通常采用基于输入输出数据的系统辨识方法来建模;为了得到未知参数的无偏估计,采用相关最小二乘法进行辨识建立激光焊接系统的双线性模... 详细信息
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基于人工神经网络的传感器非线性辨识研究
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机床与液压 2005年 第4期33卷 137-139,198页
作者： 邹海荣 龚振邦 上海大学机电工程与自动化学院 上海200072
介绍了用人工神经网络分析传感器及其适用环境的非线性因素的原理和方法, 提出了基于改进BP网络的传感器非线性辨识的算法、模型、方案与实现技术。对电容传感器进行了实验, 通过计算机仿真与应用, 证明传感器性能得以提高, 同时具有很... 详细信息
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基于RELS方法的激光焊接过程非线性辨识
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焊接技术 2010年 第4期39卷 8-10页
作者： 刘美峰 刘玉生 四川大学电气信息学院 四川成都610065
激光焊接过程是一个很复杂的非线性系统,用机理建模法很难得到系统的数学模型,通常采用基于输入输出数据的系统辨识方法。考虑到实际系统通常伴随着有色噪声,本文采用递推增广最小二乘法(RELS)辨识。这种方法考虑了噪声模型,可以得到模... 详细信息
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