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讨论分析了模糊神经网络的两种学习算法：梯度下降算法和遗传算法，并结合两者的优缺点，提出了一种新的遗传梯度算法，用于网络的训练。针对系统仿真中对仿真模型的要求和特点，提出了非线性动态系统的采用模糊神经网络的模型结构。通过仿真实例，验证了这种方法的有效性。
基于模糊神经网络的非线性动态系统建模方法
【摘 要】
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讨论分析了模糊神经网络的两种学习算法：梯度下降算法和遗传算法，并结合两者的优缺点，提出了一种新的遗传梯度算法，用于网络的训练。针对系统仿真中对仿真模型的要求和特点，提出了
【机 构】
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滨工业大学仿真中心126
【出 处】
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'97中国系统仿真学会学术年会
【发表日期】
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1997年期
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