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13-5 非线性动态系统模型与辨识 22. 离散状态空间表达式 33-5-2 神经系统辨识 4 （2）并联型结构 5以系统M1为例 用串—并联型结构辨识、并联型结构辨识，见图3-5-1（a）、（b） 图3-5-1 被辨识系统模型M1两种辨识结构 6 ? 内时延反馈网络 图3-5-2是以Elman网络为辨识器之例，辨识M1型系统。 7 例3-5-1 工程实例 (a) (b) (c) (d) 8（2） 模型结构的确定 9 10 11以一轴辨识结构x轴为例： 12（3）确定模型参数 13图3-5-6 辨识结果左图 （x轴） 右图（y轴） 14（4） 两种辨识结构比较 15例3-5-2 用内时延反馈网络进行非线性动态系统辨识。 16 17演示例3-5-2 用内时延反馈网络进行非线性动态系统辨识 手控 18 例3-5-3 用内时延反馈网络进行时变非线性动态系统辨识。 19演示例3-5-3 用内时延反馈网络进行时变非线性动态系统辨识手控 20例3-5-4 用非线性DTNN（其中用高斯RBF网络）进行非线性动态系统辨识。 21辨识过程见演示。 22演示例3-5-4 用非线性DTNN（其中用高斯RBF网络）进行非线性动态系统辨识手控 23例3-5-5 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识１。 24 25演示例3-5-5 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识手控 26例3-5-6 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识2。 27演示例3-5-6 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识手动
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