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杂志ISSN号
基于Hopfield神经网络和PSO的线性系统辨识方法
作者姓名:
罗玮琛
作者单位:
广东工业大学自动化学院
摘 要:
研究了一种基于连续型Hopfield神经网络和粒子群优化(PSO)的线性系统辨识方法。首先建立了系统的预测模型以及辨识误差函数,然后将误差函数近似为连续型Hopfield神经网络的能量函数。利用神经网络的自我演化,得到近似的辨识参数。通过引入PSO机制,缓解了Hopfield神经网络在辨识过程可能陷入局部极小值的缺陷,增强了辨识的效果。最后,仿真研究验证了所提方法的有效性。
关 键 词:
Hopfield神经网络
系统辨识
粒子群优化算法
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