公开(公告)号：CN1139896C

公开(公告)日：2004-02-25

申请号：CN01139043.3

申请日：2001-12-04

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 詹永麒 ,  施光林 ,  乔俊伟

IPC: G06N3/06

Abstract: 一种基于结构的神经网络建模与优化方法，根据系统的结构与组成特点，将原复杂非线性系统分解为若干个相对简单的子系统，用单个的人工函数链神经元来建立子系统模型，根据子系统的结构参量、激励和响应以及它们的历史信号来确定神经元的输入/输出，得到各子系统的神经元模型后，按照各子系统间的固有作用关系连接起来形成一个基于结构的神经网络模型，并利用该网络模型对系统结构参数进行优化。本发明具有系统建模和参数优化的双重功能，解决了传统神经网络建模与优化时存在的模型非结构化、神经元的个数不易确定、收敛速度慢等缺点，为非线性系统的建模与结构参数优化提供了一条新途径，对开发新的系统也具有十分重要的意义。

公开(公告)号：CN1349198A

公开(公告)日：2002-05-15

申请号：CN01139043.3

申请日：2001-12-04

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 詹永麒 ,  施光林 ,  乔俊伟

IPC: G06N3/06

Abstract: 一种基于结构的神经网络建模与优化方法,根据系统的结构与组成特点,将原复杂非线性系统分解为若干个相对简单的子系统,用单个的人工函数链神经元来建立子系统模型,根据子系统的结构参量、激励和响应以及它们的历史信号来确定神经元的输入/输出,得到各子系统的神经元模型后,按照各子系统间的固有作用关系连接起来形成一个基于结构的神经网络模型,并利用该网络模型对系统结构参数进行优化。本发明具有系统建模和参数优化的双重功能,解决了传统神经网络建模与优化时存在的模型非结构化、神经元的个数不易确定、收敛速度慢等缺点,为非线性系统的建模与结构参数优化提供了一条新途径,对开发新的系统也具有十分重要的意义。