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基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器
被引量:
12
1
作者
张志华
郑南宁
赵振选
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第4期565-568,共4页
模糊对向神经网络 (FCP)在功能上同模糊逻辑系统的TS模型是等价的 ,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点 ,因而适宜作辨识模型 .利用FCP网络为辨识模型 ,设计了一种新的非线性动态系统辨识器 .辨识模型的参数调整采用无监督聚类法...
模糊对向神经网络 (FCP)在功能上同模糊逻辑系统的TS模型是等价的 ,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点 ,因而适宜作辨识模型 .利用FCP网络为辨识模型 ,设计了一种新的非线性动态系统辨识器 .辨识模型的参数调整采用无监督聚类法和误差回传算法相结合的混合学习方法进行的 ,同时文中还给出选取初始参数的方法 .仿真实验表明提出的辨识器是十分有效的 .
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关键词
非线性动态系统
系统辨识器
模糊对向神经网络
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职称材料
题名
基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器
被引量:
12
1
作者
张志华
郑南宁
赵振选
机构
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第4期565-568,共4页
基金
国家自然科学基金!( 6973 5 0 10 )
西安交通大学研究生院博士学位论文基金
文摘
模糊对向神经网络 (FCP)在功能上同模糊逻辑系统的TS模型是等价的 ,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点 ,因而适宜作辨识模型 .利用FCP网络为辨识模型 ,设计了一种新的非线性动态系统辨识器 .辨识模型的参数调整采用无监督聚类法和误差回传算法相结合的混合学习方法进行的 ,同时文中还给出选取初始参数的方法 .仿真实验表明提出的辨识器是十分有效的 .
关键词
非线性动态系统
系统辨识器
模糊对向神经网络
Keywords
fuzzy counterpropagation network
system identification
learning algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器
张志华
郑南宁
赵振选
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
12
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职称材料
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参考文献
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