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自然科学和社会科学领域内的控制系统往往表现出很强的非线性行为且被控对象往往与多个输入项相关,因此,对其系统的参数辨识更加困难。本文提出了一种基于改进生成对抗网络的参数辨识算法,用于解决非线性多输入多输出系统的参数辨识问题。该参数辨识方法对经典的生成对抗网络的输入信号及网络架构作出改进,将未知参数变换为网络权重,利用交叉熵损失和梯度下降法推导了待辨参数的迭代更新算法,并通过实例仿真验证了该算法在参数估计上的有效性和稳定性。 相似文献
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