一种改进的基于扩展的RBF模糊神经网络

针对Wu Shiqian等提出的动态模糊神经网络(D-FNN),在参数估计时,对中心的调整直接采用输入数据会导致网络收敛速度慢、乏化能力不好的情况,提出一种改进的基于RBF的动态模糊神经网络(RBDFNN).该网络采用连续学习的方法和分级学习的思想,在进行前提参数的估计时,高斯隶属函数的中心动态调整充分考虑了宽度调整对中心的影响,算法能自动地确定模糊规则.仿真实验表明,算法在收敛速度和乏化能力方面优于原来的算法.