Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất mô hình AEFLN suy rộng (GAEFLN- Generalized AEFLN) cho nhận dạng hệ thống phi tuyến. Vì GAEFLN chứa đựng các hàm mở rộng dạng sin, hàm mũ và số hạng chéo nên đặc tính hội tụ sẽ được cải thiện. Kết quả mô phỏng dựa trên nhận dạng hệ thống phi tuyến cho thấy đặc tính của GAEFLN là vượt trội so với TFLN và AEFLN. | Trường Đại học Vinh Tạp chí khoa học Tập 51 - Số 1A 2022 tr. 47-56 NHẬN DẠNG HỆ THỐNG PHI TUYẾN SỬ DỤNG MÔ HÌNH MẠNG LIÊN KẾT CHỨC NĂNG HÀM MŨ MỞ RỘNG GAEFLN Nguyễn Phúc Ngọc Trường Đại học Vinh Ngày nhận bài 17 11 2021 ngày nhận đăng 11 02 2022 DOI https Tóm tắt Các hàm mở rộng dựa trên mô hình mạng liên kết chức năng lượng giác TFLN Trigonometric Functional Link Networks và mạng liên kết chức năng theo hàm mũ thích nghi AEFLN Adaptive Exponential Functional Link Networks đã được ứng dụng một cách rộng rãi trong việc nhận dạng hệ thống phi tuyến. Tuy nhiên các mô hình này thiếu các số hạng chéo tích của mẫu vào và các mẫu quá khứ của nó . Điều này làm đặc tính của chúng bị suy giảm đặc biệt trong hệ thống phi tuyến chứa đựng méo phi tuyến mạnh. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất mô hình AEFLN suy rộng GAEFLN- Generalized AEFLN cho nhận dạng hệ thống phi tuyến. Vì GAEFLN chứa đựng các hàm mở rộng dạng sin hàm mũ và số hạng chéo nên đặc tính hội tụ sẽ được cải thiện. Kết quả mô phỏng dựa trên nhận dạng hệ thống phi tuyến cho thấy đặc tính của GAEFLN là vượt trội so với TFLN và AEFLN. Từ khóa Mạng liên kết chức năng FLN nhận dạng phi tuyến số hạng chéo. 1. Mở đầu Mạng liên kết chức năng FLN đã trở thành một trong những mô hình phổ biến để mô hình hóa các hệ thống phi tuyến. Trong các mô hình này tín hiệu đầu vào được mở rộng chức năng phi tuyến theo TFLN hoặc AEFLN 1 . Các mô hình TFLN và AEFLN đã được ứng dụng rất rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như lọc thích nghi phi tuyến 1- 2 cân bằng kênh 3-4 khử tiếng ồn 5-7 và nhận dạng hệ thống phi tuyến 8-10 . Trong những năm gần đây các nghiên cứu về GAEFLN cũng được áp dụng trong nhiều mô hình phi tuyến cụ thể như mô hình kiểm soát tiếng ồn nhiễu trong các kênh truyền 11-12 mô hình giảm tín hiệu nhiễu phi tuyến trên các kênh truyền 11 . Nghiên cứu nhận dạng hệ thống phi tuyến đang là chủ đề đang được các học giả trong nước và quốc tế nghiên cứu 8-10 . Trong các nghiên cứu này các .
