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本文基于Ｔ－Ｓ模糊模型构造了一种新的自适应模糊神经网络，给出了网络诉连接结构物学习算法，它能自动学习和修正前件参数及模糊规则，将其用于大系统随机民递阶优化的控制建模中，仿真结果表明，该方法具有收敛速度快，辨识精度高、泛化能力强等特点，可当作复杂大系统建模的一种有效手段。
自适应模糊辨识及其在大系统中的应用
【摘 要】
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本文基于Ｔ－Ｓ模糊模型构造了一种新的自适应模糊神经网络，给出了网络诉连接结构物学习算法，它能自动学习和修正前件参数及模糊规则，将其用于大系统随机民递阶优化的控制建模中，仿真结
【机 构】
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西安交通大学系统工程研究所,西安理工大学自动化学院
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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1998年3期
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