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一种模糊神经网络的快速参数学习算法
被引量：
21
1
作者
陈非
敬忠良
姚晓东
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期583-587,共5页
提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度...
提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度慢等缺点 ,而本算法则可以克服这些缺点 ,最后通过仿真验证了算法的有效性 .
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关键词
模糊神经网络
快速参数学习算法
T-S模糊推理系统
多层前向神经网络
改进RLS
算法
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题名
一种模糊神经网络的快速参数学习算法
被引量：
21
1
作者
陈非
敬忠良
姚晓东
机构
上海交通大学电子信息学院航空航天信息与控制研究所
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第4期583-587,共5页
文摘
提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度慢等缺点 ,而本算法则可以克服这些缺点 ,最后通过仿真验证了算法的有效性 .
关键词
模糊神经网络
快速参数学习算法
T-S模糊推理系统
多层前向神经网络
改进RLS
算法
Keywords
T-S fuzzy inference system
multi-layer neural networks
modified RLS algorithm
fuzzy neural networks (FNN)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种模糊神经网络的快速参数学习算法
陈非
敬忠良
姚晓东
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
21
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