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神经网络辨识及其应用目录CONTENTS神经网络理论基础01BP网络辨识02BP网络的逼近03基于数据的BP网络离线建模04基于模型的BP神经网络离线建模05RBF网络的逼近06基于未知项在线建模的RBF网络自校正控制07Hopfield网络辨识08RBF网络辨识应用-自适应神经网络控制0905基于模型的BP神经网络离线建模神经网络应用于系统建模的一个优点是通过直接学习系统的输入输出数据使所要求的误差准则函数达到最小，从而辨识出隐含在系统输入输出的关系。利用神经网络建模的基本结构图如图6-13所示。五、基于模型的BP神经网络离线建模基本原理图6-13基本的神经网络建模结构

五、基于模型的BP神经网络离线建模基本原理使用BP网络对下列对象进行建模：五、基于模型的BP神经网络离线建模仿真实例

将模型离散为200个样本，每次迭代时，分别依次对各个样本进行训练，更新权值，直到所有样本训练完毕，再进行下一次迭代，直到满足迭代要求为止。BP网络离线训练程序见chap6_3a.m。BP网络在线估计程序见chap6_3b.m。神经网络离线训练误差收敛过程如图6-14，图6-15表示神经网络在线估计系统输入和期望输出。五、基于模型的BP神经网络离线建模仿真实例仿真实例图6-14神经网络离线训练误差五、基于模型的BP神经网络离线建模仿真实例仿真程序：BP网络离线训练程序：chap6_3a.mBP网络在线估计程序：chap6_3b.m图6-1

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