关于磁流变阻尼器神经网络模型的设计分析

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摘要神经网络在控制领域受到重视主要归功于它的非线性映射能力、自学习适应能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及其优良的容错性能。这些特．占、使得神经网络非常适合于复杂系统的建模和控制，特别是当系统存在不确定因素时，更体现了神经网络方法的优越性。考虑到建筑结构的不确定性和非线性，该文提出了基于神经网络的结构系统辨识方法，构造了具有一个隐含层的神经网络，用误差反向的传播算法训练，模拟了一个多层结构在地震作用下的动力响应特性。计算机仿真表明了该神经网络辨识结构的有效性。

作者刘焊中

机构地区中国建设银行黑龙江分行香坊支行

出处《中国科技财富》 2010年第2期17-17,共1页 China Science and Technology Fortune Magazine

关键词 MR阻尼器人工神经网络半主动控制

分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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