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由于伺服系統中存在的非線性和不確定性，難以用傳統的方法進行建模，本文采用神
經網絡通過函數逼近完成非線性系統的在線辨識。結合文中提出的徑向基網絡，通過對某轉臺伺服系統的仿真，驗證了本文提出方法的可行性和有效性。
與傳統非線性辨識方法不同的是，神經網絡辨識[1][5]不需要預先建立實際系統的辨識格
式，利用神經網絡所具有的對任意非線性映射的任意逼近能力，通過直接學習系統的輸入輸出數據對，使得所要求的誤差函數達到最小，從而歸納出隱含在系統輸入輸出數據中的關系，實際系統的非線性和不確定性通過網絡學習反映在網絡的權系數矩陣上。基于BP 網絡的系統辨識雖然在理論上也是可行的，但是由于其學習效率低，收斂速度慢，易陷于局部極小狀態，從而限制了其在實際中的應用效果。而RBF 網絡可以將某一知識存儲于局部神經元中，是一種典型的局部逼近神經網絡，學習速度快，并且隱含層神經元數目可以在訓練中自動獲得，有效的彌補了BP 網絡的缺陷。
經網絡通過函數逼近完成非線性系統的在線辨識。結合文中提出的徑向基網絡，通過對某轉臺伺服系統的仿真，驗證了本文提出方法的可行性和有效性。
與傳統非線性辨識方法不同的是，神經網絡辨識[1][5]不需要預先建立實際系統的辨識格
式，利用神經網絡所具有的對任意非線性映射的任意逼近能力，通過直接學習系統的輸入輸出數據對，使得所要求的誤差函數達到最小，從而歸納出隱含在系統輸入輸出數據中的關系，實際系統的非線性和不確定性通過網絡學習反映在網絡的權系數矩陣上。基于BP 網絡的系統辨識雖然在理論上也是可行的，但是由于其學習效率低，收斂速度慢，易陷于局部極小狀態，從而限制了其在實際中的應用效果。而RBF 網絡可以將某一知識存儲于局部神經元中，是一種典型的局部逼近神經網絡，學習速度快，并且隱含層神經元數目可以在訓練中自動獲得，有效的彌補了BP 網絡的缺陷。
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