引用本文:宋轶民,张　策,马文贵.基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识[J].控制理论与应用,2000,17(1):121~124.[点击复制]
SONG Yi-min,ZHANG Ce,MA Wen-gui.Parameter Identification of Linear Systems Using Hopfield Neural Networks[J].Control Theory and Technology,2000,17(1):121~124.[点击复制]
基于Hopfield神经网络的线性系统参数辨识
Parameter Identification of Linear Systems Using Hopfield Neural Networks
摘要点击 1707  全文点击 990  投稿时间：1997-11-04  修订日期：1998-12-28
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2000.1.030
  2000,17(1):121-124
中文关键词  Hopfield神经网络  线性系统  参数辨识
英文关键词  Hopfield neural networks (HNN)  linear system  parameter identification
基金项目  国家自然科学基金(59675004)资助项目.
作者单位
宋轶民 北京工业大学 机电学院, 北京 100022 
张　策 天津大学 机械工程学院, 天津 300072 
马文贵 天津纺织工学院 自动化系, 天津 300160 
中文摘要
      基于Hopfield神经网络的优化计算原理,提出了一种新的线性系统参数辨识方法.利用连续型HNN辨识线性系统I/O差分方程,计算系统的传递函数矩阵,最终获得了可观标准型的状态空间表达式.仿真结果证明了这种辨识方法的有效性.
英文摘要
      In this paper a novel parameter identification method for linear system is developed based on the optimization computing theory of Hopfield Neural Networks (HNN).The I/O difference equation is formulated and estimated using continuous HNN firstly.Then the transfer function matrix of the system is calculated.And finally the observable canonical form of the state space expression is constructed.Simulation results prove the validity of the proposed method.