[发明专利]一种用于系统辨识的神经网络训练集构造方法在审
| 申请号： | 202011223533.8 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112364978A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 李秀坤;王集;于歌;董建维 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于系统辨识的神经网络训练集构造方法，本发明先利用成熟的线性系统理论，将系统近似为线性系统进行预处理。首先利用自相关函数，大致计算出系统的最佳阶数，然后利用谱估计技术计算白化滤波器获得预训练过程中的参考信号。最后以参考信号和系统输出的均方误差作为评价准则，找到最佳阶数的精确值。利用此精确值，即可构造用于系统辨识的数据集，提高神经网络性能。利用该方法构造的数据集可以使完成系统辨识任务的神经网络快速收敛，并且具有较高的辨识性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 系统 辨识 神经网络 训练 构造 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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