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1、傳統(tǒng)的控制與辨識(shí)理論主要是基于線性系統(tǒng)的,對(duì)非線性系統(tǒng)沒(méi)有通用的分析方法.八十年代中期以來(lái),隨著對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)興,其在辨識(shí)與控制領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛.步入九十年代,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯的融合發(fā)展,使得模糊推理系統(tǒng)的應(yīng)用也從控制領(lǐng)域擴(kuò)展到辨識(shí)領(lǐng)域.該論文著重研究這兩大類信息處理系統(tǒng)在非線性系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用,主要內(nèi)容如下:首先,在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)方法的研究中,論文在深入探討了最廣泛應(yīng)用的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò))的同時(shí)
2、,還對(duì)兩類遞歸網(wǎng)絡(luò)(Elman網(wǎng)絡(luò)與Jordan網(wǎng)絡(luò)及它們的改變型)在辨識(shí)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究.其次,在對(duì)模糊辨識(shí)方法的研究中,首先分析了三種不同的模糊推理系統(tǒng)的特點(diǎn),指出了Sugeno型模糊推理系統(tǒng)最適合用于非線性系統(tǒng)辨識(shí).同時(shí),還分析了傳統(tǒng)的B樣條逼近與模糊推理系統(tǒng)的等價(jià)性.最后,通過(guò)對(duì)一個(gè)實(shí)際的非線性電機(jī)系統(tǒng)的辨識(shí),以一階Sugeno模糊推理系統(tǒng)為例闡述了非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)的全過(guò)程:從激勵(lì)信號(hào)的選取和預(yù)處理,到選擇模型輸入變量的最佳
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