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一种基于play算子的非对称率相关迟滞建本发明公开了一种基于play算子的非对称使用play算子作为elman神经网络的输入，以此拓展神经网络的输入层。同时利用elman神经网识更为方便，并且elman神经网络已有经典的训2所述压电陶瓷的输出位移的获取方法为，通过一功率放大电路将输入3在elman神经网络的隐含层至输出层的权值处引入输入电压的导数dv4elman神经网络采用的是双曲正切激活函数p(x),则elman神经网络的输入层至隐含层权重与背景单元反馈层至隐含层权重wm采用Xavier的权重初始化方式，out56elman神经网络输出达到期望输出，此处的期望输出选择为S1中所获取的压电陶瓷装置的7究人员尝试将压电陶瓷驱动器应用于微定位系统以便取得微纳米级别的定滞非线性就是压电陶瓷在微定位应用中的一个最主要缺点。迟滞非线性的复杂性表现在:(1)多映射性：在输入信号的上升和下降段的同一输入电压值处压电陶变特性的适应性能力的研究，同时现有的基于RBF神经网络的迟滞建模方法还缺少对非对8[0008]所述压电陶瓷的输出位移的获取方法为，通过一功率放算子与包络函数H(v(t))作为elman9[0035]对于隐含层神经元的激活函数选择为：正负对称的sigmoid函数——双曲正切函j=1,2,…,q.[0061]elman神经网络采用的是双曲正切激活函数则elman神经网络的输入层至隐含层权重w,w与背景单元反馈层至隐含层权重采用Xavier的权重初始化方来确定每一个权值的误差梯度近似值，反向传播训练函数则利用该梯度对权值进行更新，[0096]通过使用play算子作为elman神经网络的输入，以此拓展elman神经网络的输入[0098]图1所示为基于play算子和elman神经网络的非对称率相关迟滞建模流程示意框[0122]根据获取的play算子在elman神经网络结构的构造中，利用play算子[0131]对于隐含层神经元的激活函数选择为：正负对称的sigmoid函数——双曲正切函0(t)=0(t-1)m=j立了play算子结合elman神经网络的非对步骤S2中的构造的基于paly算子与elman神经网络的非对称迟滞建模结构引入率相关项，即在elman神经网络的隐含层至输出层的权值处引入输入电压的导络的输入层至隐含层权重与背景单元反馈层至隐含层权重wm采用Xavier的权重发明中wm权值的初始化为N(0,1/11)的高斯分布。来确定每一个权值的误差梯度近似值，反向传播训练函数则利用该梯度对权值进行更新，称率相关模型能够
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