【摘 要】
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模糊认知网络(Fuzzy Cognitive Network,FCN)是在模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)的基础上发展而来的一种建模方法,该方法结合神经网络与模糊逻辑的思想,能够准确的
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南省长沙市410083
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模糊认知网络(Fuzzy Cognitive Network,FCN)是在模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)的基础上发展而来的一种建模方法,该方法结合神经网络与模糊逻辑的思想,能够准确的描述实际系统并能与系统保持密切交互。本文针对模糊认知网络中应用较为广泛的非线性Hebbian 学习算法(Nonlinear Hebbian Learning,NHL)加以改进,在权值的训练过程中引入了系统的实际反馈值,提出了带终端约束的非线性Hebbian 学习算法。将提出的算法在水箱控制过程中进行验证,结果表明,与传统的非线性Hebbian 学习算法相比,改进后的带终端约束非线性Hebbian 学习算法的收敛速度更快,训练结果更加精准。
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