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摘要：
对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的意义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确 .仿真实验表明 ,这种结构的网络由于增加了网络输入输出的前一步信息 ,提高了收敛速度 ,增强了实时控制的可能性 .然后将该网络用于机器人未知非线性动力学的辨识中 ,使用辨识实际输出与机理模型输出之间的偏差 ,来识别...
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来源 ：
自动化学报
年份： 2003
期： 05
页码： 741-747
