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摘要
常规的动态系统拟合算法多数采用多维矩阵原理，在系统拟合过程中，自适应学习机制较差，降低了动态系统拟合的精度，无法较为精确地反映系统拟合输入的时间累积效应。针对这一问题，提出基于人工神经网络对动态系统拟合的优化算法研究。构建动态系统相似模型，获取动态系统复杂的相似现象，包括拟合状态变化信息及规律。利用人工神经网络，对动态系统的拟合类别与结构形式作出辨识，自适应跟踪被辨识动态系统。设计动态系统拟合优化算法，全方位、多维度地优化动态系统拟合过程。实验结果可知，新的优化算法应用后，均方根误差较低，优化了动态系统的拟合精度，降低了拟合的复杂度，动态系统在不同信噪比环境下的拟合性得到了显著提升。
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单位泊头职业学院
