ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Identification of Linear Systems Using Recurrent Neural Networks

المصدر: المجلة الدولية للبحوث النوعية المتخصصة
الناشر: الأكاديمية العربية للعلوم الإنسانية والتطبيقية
المؤلف الرئيسي: Mohamed, Alsharif Sharif Taha (Author)
المجلد/العدد: ع39
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 54 - 74
ISSN: 2537-0081
رقم MD: 1263962
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Linear Systems | Neural Networks | Elman Network | Back-Propagation Algorithm
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

8

حفظ في:
المستخلص: هذا البحث يصف تطبيقات شبكات Elman العصبية الاصطناعية ذات التغذية العكسية للتعرف على الأنظمة الخطية. وجد أن التركيبة الأساسية لهذه الشبكات، تكون صالحة فقط للتعرف على الأنظمة الخطية من الدرجة الأولى. تم التعديل في هذا النوع من الشبكات العصبية، لتكون صالحة للتعرف على الأنظمة الخطية ذات الدرجات الثانية والثالثة. تم اختبار الشبكة للتعرف على الأنظمة من الدرجات الأولى، الثانية، والثالثة وقد تم الحصول على نتائج مرضية.

This research describes the application of recurrent neural networks of the type proposed by Elman to the identification of linear system. It was found that the basic form of Elman nets were only capable of modeling first order system. A modification was made to the net structure enabling system of higher orders to be modeled. Tests have been carried out on system of up to the third order and satisfactory results have been obtained.

ISSN: 2537-0081