一种基于改进型深度学习的非线性建模方法

作者:王盈旭; 韩红桂; 郭民 北京工业大学信息学部自动化学院; 北京100124; 计算智能与智能系统北京市重点实验室; 北京100124; 数字社区教育部工程研究中心; 北京100124

摘要:围绕非线性系统的建模问题,提出了一种基于改进型深度学习的非线性建模方法.首先,设计了基于高斯径向基函数的深度信念网络训练模型;其次,利用对比分歧算法对径向基函数的权值、中心和宽度进行调整,并利用反向传播对网络连接权值进行优化;最后,将获得的改进型深度学习方法应用于非线性系统建模.实验结果验证了该算法的有效性和可行性.

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国际刊号:1002-0411

国内刊号:21-1138/TP

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