[发明专利]一种基于神经网络的非线性时变系统求解方法在审
| 申请号： | 201811463211.3 | 申请日： | 2018-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN109784472A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 张智军;杨小露 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06F17/50 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的非线性时变系统求解方法，具体步骤包括：(1)将实际工程问题公式化，建立所需求解的非线性时变系统的标准模型；(2)基于建立的非线性时变系统的标准模型设计误差函数；(3)对误差函数进行求导，根据非线性时变系统的标准模型及误差函数的导数，引入单调递增奇激活函数；(4)设计时变参数，根据误差函数、时变参数及激活函数，建立变参递归神经网络模型；(5)对变参递归神经网络进行求解，得到的状态解即为实际工程问题的解。本发明基于递归神经网络模型，在运用线性等激活函数和变参求解非线性时变系统时具有全局收敛特性，且误差能以超指数的速度收敛到零，大大提高了计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 非线性时变系统 误差函数 求解 递归神经网络 标准模型 激活函数 神经网络 时变参数 实际工程 单调递增 全局收敛 速度收敛 公式化 导数 求导 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的非线性时变系统求解方法，其特征在于，具体步骤包括：(1)将实际工程问题公式化，建立所需求解的非线性时变系统的标准模型；(2)基于建立的非线性时变系统的标准模型设计误差函数；(3)对误差函数进行求导，根据非线性时变系统的标准模型及误差函数的导数，引入单调递增奇激活函数；(4)设计时变参数，根据误差函数、时变参数及激活函数，建立变参递归神经网络模型；(5)对变参递归神经网络进行求解，得到的状态解即为实际工程问题的解。
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