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提出一种新的递归T－S模型（Takagi-Sugeno模型）的模糊神经网络结构（TSFRNN），利用动态BP（DBP）算法来学习训练神经网络的参数，通过与通常的多层前馈神经网络结构的T－S模糊神经网络（TSFNN）的对比仿真实验，说明在非线性系统建模方面TSFRNN比TSFNN更加优越。
神经网络结构的递归T-S模糊模型
【摘 要】
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提出一种新的递归T－S模型（Takagi-Sugeno模型）的模糊神经网络结构（TSFRNN），利用动态BP（DBP）算法来学习训练神经网络的参数，通过与通常的多层前馈神经网络结构的T－S模糊神经网络（TSFNN）的
【机 构】
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南京大学自动化系
【出 处】
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系统工程学报
【发表日期】
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2001年4期
【基金项目】
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国家 8 6 3 /CIMS应用基础研究基金资助项目 (86 3 -5 11-945 -0 10 ) ,天津自然科学基金资助项目 (983 6 0 2 0 11)
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