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      Identification of Continuous Systems Using Neural Network

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      In this paper an identification of nonlinear continuous systems by using neural network is considered. The nonlinear continuous system is identified by two steps. At first, a linear approximate model of the continuous system with nonlinearity is obtained by IIR filtering approach. Then the modeling error due to the nonlinearity is reduced by a neural network compensator. The teaching signals to train the neural network is gotten by smoothing the measurement data corrupted by noise. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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      In this paper an identification of nonlinear continuous systems by using neural network is considered. The nonlinear continuous system is identified by two steps. At first, a linear approximate model of the continuous system with nonlinearity is obtai...

      In this paper an identification of nonlinear continuous systems by using neural network is considered. The nonlinear continuous system is identified by two steps. At first, a linear approximate model of the continuous system with nonlinearity is obtained by IIR filtering approach. Then the modeling error due to the nonlinearity is reduced by a neural network compensator. The teaching signals to train the neural network is gotten by smoothing the measurement data corrupted by noise. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Statement of the problem
      • 3. Estimation of linear approximated model
      • 4. Neural Network Compensator
      • Abstract
      • 1. Introduction
      • 2. Statement of the problem
      • 3. Estimation of linear approximated model
      • 4. Neural Network Compensator
      • 5. Example
      • 6. Conclusion
      • References
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