被控对象数学模型的精确建立是控制理论研究和发展的重要基础,但在实际工况中的控制系统多为复杂的非线性系统,因此高精度的非线性系统辨识技术显得至关重要。RBF神经网络具有对任意非线性函数逼近的能力,于是设计将RBF神经网络技术运用到系统辨识中,并通过Matlab仿真基于RBF神经网络对给定复杂非线性系统的辨识。仿真结果表明在对于复杂非线性系统的辨识上,基于RBF神经网络的系统辨识法是准确可行的。
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