基于多维泰勒网的多入多出非线性时滞系统辨识

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摘要：针对多入多出 （multiple input multiple output，MIMO） 非线性时滞系统辨识的准确性与实时性问题，提出基于多维泰勒网（multi-dimensional taylor network，MTN） 的辨识方案。MTN作为辨识模型，综合利用权剪枝 （weight-elimination，WE） 算法和共轭梯度（conjugate gradient，CG）算法，即WE-CG算法作为MTN辨识模型的学习算法；WE算法可以有效精简MTN辨识模型结构，从而降低计算复杂度、提高模型实时性能。（剩余19171字）