基于SALR网络的双率采样非线性系统鲁棒辨识

系统仿真学报页数： 10 2024-08-07

摘要：针对具有复杂非线性特性且测量输出含有异常值的双率采样非线性系统，提出了一种基于自连接相邻反馈循环储备池(self-join adjacent-feedback loop reservoir,SALR)网络的鲁棒辨识算法。使用SALR网络对目标系统的非线性特性进行描述，并在网络的储备池中注入小波神经元，以增强网络的记忆能力和非线性描述能力，将非线性系统辨识问题转化为网络输出权值矩... （共10页）

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