【摘 要】
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论文针对普通模糊神经网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络(DFNN)进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，不仅对动态系统有
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论文针对普通模糊神经网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络(DFNN)进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，不仅对动态系统有更好的响应，而且使模糊神经网络具有更紧凑的结构和更高的精确度。
优化模糊神经网络一般采用BP算法，但该算法很容易陷入局部最优解。粒子群算法(PSO)是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法，PSO算法概念简单，实现容易，参数少，收敛速度较快。但是该算法不是一种全局收敛算法，不能保证粒子搜索到最优解。针对这一缺陷，在训练后期引入进化策略，采用改进的粒子群算法来训练网络，以增强粒子群算法的局部搜索能力，避免其陷入局部最优解，提高搜索效率。经过实验验证该方法较原始的PSO算法具有更好的寻优性能。
然后，提出了基于改进PSO算法的动态模糊神经网络方案。鉴于传统的训练模糊神经网络方法只能训练网络参数，或者先确定网络结构然后训练网络参数相比，本文利用特殊的适应度函数能同时调整网络的参数和隐层节点数目以自动获取一组精炼的模糊规则，能在较短的时间内达到收敛，网络结构简单，精度高。
最后，将此动态模糊神经网络应用到乙烯裂解炉燃料气热值的软测量建模中，取得了比较好的结果。
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