[发明专利]基于神经网络常微分方程在非持续激励下的系统辨识方法有效
| 申请号： | 202110038650.5 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112733076B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 裘智峰;林文威;魏佳雯;穆伟伟;桂卫华 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F17/13 | 分类号： | G06F17/13;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙启昊知识产权代理事务所(普通合伙) 43266 | 代理人： | 张海应 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络常微分方程在非持续激励下的系统辨识方法，主要解决系统辨识需要持续激励或大量输入输出数据的问题。该辨识方法，主要分为用于数据拓展的神经网络常微分方程和用于模型辨识的线性神经网络。采样的非持续激励数据用于优化神经网络常微分方程，神经网络常微分方程用于产生同分布数据；线性神经网络拟合神经网络常微分方程所产生的随机数据，辨识对象模型。本发明提出的辨识方法引入神经网络微分方程避免了持续激烈的采样条件，同时降低了所需数据量，达到了现有辨识方法相近的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 微分方程 持续 激励 系统 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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