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介绍了动态递归神经网络的数学模型，提出了一种学习因子自适应调节的改进算法。利用修剪法确定拓扑结构，提高了神经网络的泛化能力。以实验数据为样本，采用复合辨识方法离线设计了动态递归神经网络辨识器，获得了机敏机构的非线性动力学模型，其精度明显高于传统的KED理论模型。
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机械科学与技术
ISSN： 1003-8728
Year： 2001
Issue： 4
Volume： 20
Page： 515-517
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