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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识
引用本文:张冬妍,胡昆仑,赵真非.基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识[J].森林工程,2003,19(6):10-12.
作者姓名:张冬妍  胡昆仑  赵真非
作者单位:东北林业大学,哈尔滨,150040
基金项目:国家教育部科学技术研究重点项目 (项目编号 0 10 66)“木材干燥过程计算机仿真及模糊智能控制系统的研制”资助
摘    要:木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 ,表明了本文所建立的模型是有效的

关 键 词:辨识  木材干燥  动态递归神经网络  状态-输出模型
修稿时间:2003年8月5日

Identification of Wood Drying Based on Dynamical Recurrent Neural Networks
Zhang Dongyan,Hu Kunlun,Zhao Zhenfei.Identification of Wood Drying Based on Dynamical Recurrent Neural Networks[J].Forest Engineering,2003,19(6):10-12.
Authors:Zhang Dongyan  Hu Kunlun  Zhao Zhenfei
Abstract:For wood having variety, complexity and variability, wood drying process is a complicated nonlinear system. So it is difficult to get an ideal model for wood drying. Utilizing the properties of dynamical recurrent neural networks, an identification approach based on it for the model of wood drying was presented in this paper. And the structure of the dynamical recurrent state_output neural networks and the learning algorithms were given. The simulation results showed that the model is effective.
Keywords:identification  wood drying  dynamical recurrent neural networks(DRNN)  state-output model  
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