【摘 要】
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针对模糊神经网络结构不容易调整、参数学习速度慢以及容易陷入局部极值等问题,本文提出采用广义高斯隶属度函数的基于T-S模型的模糊神经网络.在模型参数确定上,将遗传算法与
【机 构】
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北京市海淀区北京理工大学自动控制系2002级研模式识别,100080
【出 处】
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中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会
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针对模糊神经网络结构不容易调整、参数学习速度慢以及容易陷入局部极值等问题,本文提出采用广义高斯隶属度函数的基于T-S模型的模糊神经网络.在模型参数确定上,将遗传算法与BP算法有机结合,进行模糊神经网络结构和参数辨识,可以快速、高精度地逼近所要辨识的模型,同时由于应用了遗传算法,可以得到多组候选次优解,使得模型的确定具有很高的灵活性.仿真结果表明了这种方法的高效性.
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