Zusammenfassung
Das zeitaufwendige Training dynamischer neuronaler Netze verhindert oftmals deren industriellen Einsatz. Dieser Beitrag beschreibt ein schnelles Trainingsverfahren für neuronale Netze mit externer Dynamik zur Identifikation dynamischer nichtlinearer Systeme. Das Verfahren besteht aus zwei Schritten, wobei im ersten die Anzahl der Neuronen festgelegt und im zweiten das Netz trainiert wird. Das vorgeschlagene Trainingsverfahren konvergiert schneller als Standardtrainingsalgorithmen und erzielt eine vergleichbare Genauigkeit.
Abstract
The time consuming training of dynamic neural networks often prohobits the industrial application. This paper presents a fast method to train neural networks with external dynamics for nonlinear dynamic system identification. The proposed method selects first a suitable set of neurons and trains the resulting network in a second step. This proposed procedure leads to faster convergence compared to standard training algorithms and comparable accuracy.
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