線性神經網絡在系統辨識中的應用研究
2004-01-01 00:00:00李杰王曉芳
計算技術與自動化 2004年4期
摘 要：神經網絡用于系統辨識最為常用的模型為BP模型，它能辨識線性和非線性系統，但BP網絡存在收斂速度慢和易陷入局部極小值的缺點，影響系統辨識的速度和精度。線性神經網絡結構簡單，它采用Widrow—Hoff學習規則，收斂速度快，且不存在局部極小值問題，因此，對于線性系統，考慮用線性神經網絡進行辨識，實驗仿真結果表明，基于線性神經網絡的系統辨識具有很高的辨識速度和精度。
關鍵詞：線性神經網絡；Widrow—Hoff學習規則；系統辨識
中圖分類號：TPl83
文獻標識碼：A
文章編號：1003—6199(2004)04—0025—03
