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利用深度网络在训练阶段仅针对非线性黑盒系统识别的能力

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内容提要

本研究提出了一种新的训练策略，通过使用深度模型来充分利用其建模能力。通过两个不同结构和目标的分离模型，即深度生成模型和基于浅层基函数的模型，来预测系统输出。该方法在三个非线性基准测试上表现出与深度架构相似的性能，并实现了算法透明性和结构效率。

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标签

基于浅层基函数的模型 深度模型 生成模型 训练策略 非线性基准测试 黑盒
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