En ny modellering baserad på en ram för fördjupat lärande som exakt kan manifestera egenskaperna hos icke-linjära system föreslås i detta dokument. Specifikt är en Deep Reconstruction den simulerade tvåtonssignalen och den faktiska fyrkantsvågssignalen. Det andra systemet är ett permanent magnetsynkronmotor (PMSM) servostyrsystem baserat på fuzzy PID-styrningsstrategi. När det gäller simulerade och faktiska hastighetskurvor antas BP-RBM-, DRM- och ENN-modeller vid jämförelse. Det visas av experimentella resultat att den föreslagna modellen med färre parametrar och iterationsnummer kan rekonstruera det ickelinjära systemet exakt, och avbilda minneseffekten, den ickelinjära förvrängningen och systemets dynamiska prestanda exakt.
Jin m.fl. REF föreslog en Deep Reconstruction Model (DRM) som kombinerade det djupa lärandet och Elman neurala nätverket för att manifestera minneseffekten av icke-linjära system.
Modeling of nonlinear system based on deep learning framework
{'venue': None, 'journal': 'Nonlinear Dynamics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}