摘 要:本文分析了改進(jìn)的ELMAN網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),并討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,針對BP算法的缺陷,提出了用遺傳算法修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的學(xué)習(xí)算法。另外,將采用遺傳算法進(jìn)行訓(xùn)練的改進(jìn)ELMAN網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的辨識和建模。通過仿真和在汽車磷化加熱系統(tǒng)建模中的應(yīng)用進(jìn)一步說明了該方法用于高階次非線性系統(tǒng)建模的可行性。
關(guān)鍵詞:改進(jìn)的ELMAN網(wǎng)絡(luò);遺傳算法;系統(tǒng)辨識;磷化
中圖分類號:TPl83
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1003—6199(2004)01—0037—03