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模糊控制与神经网络相结合的预测研究

Prediction Study of Combination of Fuzzy Control and NN Network
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摘要 针对模糊控制与神经网络的特点,提出了一种新的将模糊逻辑与神经网络相结合的方式,即模糊神经网络,同时给出了有效的算法;该算法训练速度快,预测精度高,并且用仿真实验验证了该模糊神经网络对混沌系统具有很好的预测性能。利用该模糊神经网络对一维Logistic map标准混沌系统进行了预测仿真实验,同时,与一般的神经网络进行了对比,讨论了该模型对被噪音污染的混沌数据的处理能力。 The neuro fuzzy network was verified by simulation to be of good prediction to chaos system. Prediction simulation of one dimension logistic map standard chaos system was made by the neuro fuzzy network and compared with general neuro network. The model capability of handling chaos data by noise is also discussed.
出处 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2003年第2期22-25,共4页 Journal of Gun Launch & Control
关键词 模糊控制 模糊神经网络 网络结构 学习算法 Logistic-map混沌系统 预测 噪音 neuro-fuzzy network chaos system lyapunov exponent correlative dimension
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