《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）最小二乘法辨识（1/2）

《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）极大似然法辨识

《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）最小二乘法辨识（2/2）

《系统辨识理论及应用》教学课件（PPT讲稿）最小二乘法辨识（辅助变量法、递推辅助变量法、广义最小二乘法）

6.1 神经网络概念与特性 6.2 神经网络模型辨识中常用结构 6.3 辨识中常用网络训练算法 6.4 改进的BP网络训练算法 6.5 神经网络辨识MATLAB仿真举例 6.6 基于改进遗传算法的神经网络及其应用 6.7 模糊神经网络及其应用 6.8 小结

•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力

长江大学：电工电子国家级实验教学示范中心《系统辨识基础》课程理论教学大纲

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