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降低一类神经网络灵敏度的理论和方法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
基于系统辨识的神经网络灵敏度，提出了降低用于控制系统中神经网络灵敏度的一种方法，从理论上证明了方法的正确性，且以实际的多变量非线性随机动态为例验证了该方法的有效性。 相似文献
2.
非线性辨识中的一种模糊神经网 总被引：2，自引：0，他引：2
基于ＢＰ算法，提出１种用于非线性辨识中的模糊神经网络ＦＢＰ，并用ＦＢＰ对非线性的随机函数进行了学习。显然ＦＢＰ算法比ＢＰ算法跟踪精度高，且学习速度有所提高。 相似文献
3.
基于李雅普诺夫（Lyapunov）稳定理论，提出一种直观的非线性系统的稳定性判据算法（简称DNSA），这种算法是建立在一类非线性动态系统的模型结构上。算例仿真验了这种算法的正确性，该算法为一类非线性系统的设计提供了方便。 相似文献
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