期刊文献+
共找到64篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
具有反应扩散项和脉冲的随机模糊Cohen-Grossberg神经网络的指数同步 被引量:1
1
作者 蒲浩 王来全 +1 位作者 刘衍民 刘向虎 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第2期105-111,共7页
研究了具有随机扰动项和反应扩散效应的脉冲模糊Cohen-Grossberg型神经网络的指数同步问题:通过李雅普诺夫泛函理论、随机微分方程理论、It8公式和不等式方法,基于p-范数下得到了该神经网络模型指数同步的新的充分条件,并发现随机扰动... 研究了具有随机扰动项和反应扩散效应的脉冲模糊Cohen-Grossberg型神经网络的指数同步问题:通过李雅普诺夫泛函理论、随机微分方程理论、It8公式和不等式方法,基于p-范数下得到了该神经网络模型指数同步的新的充分条件,并发现随机扰动项的存在对该神经网络模型同步有抑制作用,而反应扩散项的存在对该神经网络模型同步有促进作用. 展开更多
关键词 随机扰动 反应扩散项 脉冲效应 模糊cohen-grossberg型神经网络 It8公式 p-范数
在线阅读 下载PDF
基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测 被引量:21
2
作者 马天成 刘大铭 +1 位作者 李雪洁 孙川川 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第9期3258-3262,共5页
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将... 为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 改进PSO算法 模糊理论 神经网络 参数
在线阅读 下载PDF
二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制 被引量:15
3
作者 朱学峰 周文彬 陈华艳 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期43-47,共5页
提出了一种逐级模糊神经网络控制法.该控制法通过采用Takagi Sugeno型模糊 神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制.模糊神经网络 控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化.实验结果表明,采用逐级模... 提出了一种逐级模糊神经网络控制法.该控制法通过采用Takagi Sugeno型模糊 神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制.模糊神经网络 控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化.实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制 法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒 性强. 展开更多
关键词 逐级控制 倒立摆 Takagi-Sugeno模糊逻辑 神经网络控制
在线阅读 下载PDF
基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量 被引量:15
4
作者 韩红桂 陈治远 +1 位作者 乔俊飞 张会清 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1032-1040,共9页
针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首... 针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 出水氨氮 软测量 区间二模糊神经网络 动态建模 污水处理过程
在线阅读 下载PDF
自组织区间二型模糊神经网络及其自适应学习算法 被引量:6
5
作者 姚兰 肖建 +1 位作者 王嵩 蒋玉莲 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期785-791,共7页
针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自... 针对复杂不确定非线性系统的辨识问题,提出一种基于聚类的自组织区间二型模糊神经网络学习算法.首先采用具有两个不同加权参数的FCM算法对输入数据进行划分来获取规则前件的不确定均值,同时结合聚类有效性标准确定模糊规则数目,从而自动完成神经网络的结构辨识和规则前件参数辨识;随后给出了基于梯度下降法和Lyapunov函数稳定收敛定理的规则后件权向量学习速率的自适应学习算法.通过非线性系统辨识实例,验证了该算法与其他方法相比具有更快的收敛速度和更高的逼近精度;并且利用该算法建立了某市电力短期负荷预测模型,结果表明该模型具有较高的预测精度,泛化性能更佳. 展开更多
关键词 自组织 区间二模糊神经网络 梯度下降法 自适应学习算法
在线阅读 下载PDF
自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量:9
6
作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页
针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多
关键词 自组织递归区间 模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识
在线阅读 下载PDF
基于PID型模糊神经网络的火电站单元机组协调控制 被引量:11
7
作者 陈彦桥 王印松 +1 位作者 刘吉臻 曾德良 《动力工程》 CSCD 北大核心 2003年第1期2219-2223,共5页
针对火电站机炉协调控制对象的非线性、时变和纯迟延的特性 ,采用了一种 PID型模糊控制器[1 ] 。为了使此控制器具有自学习功能 ,提出了一种包含一个自回归神经元的 5层模糊神经网络 ,并根据梯度下降算法 ,给出了它各层权值的修正算法... 针对火电站机炉协调控制对象的非线性、时变和纯迟延的特性 ,采用了一种 PID型模糊控制器[1 ] 。为了使此控制器具有自学习功能 ,提出了一种包含一个自回归神经元的 5层模糊神经网络 ,并根据梯度下降算法 ,给出了它各层权值的修正算法。通过对参考文献 [2 ]的模型进行仿真研究 ,证明使用这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服协调控制对象的时变性和随机性干扰 ,大大改善了控制品质。图6表 1参 展开更多
关键词 PID 模糊神经网络 火电站 协调控制 火电机组 自学习功能
在线阅读 下载PDF
基于知识和模糊神经网络的学习型评价系统 被引量:11
8
作者 荣莉莉 王众托 《管理科学学报》 CSSCI 2003年第3期1-7,共7页
提出一种学习型评价系统的建立方法.评价功能是基于决策者(专家)的知识和模糊神经网络实现的,适用于以语言型变量为主的系统的评价问题.样本数据集的建立及语言型变量的描述,是通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的.该评价... 提出一种学习型评价系统的建立方法.评价功能是基于决策者(专家)的知识和模糊神经网络实现的,适用于以语言型变量为主的系统的评价问题.样本数据集的建立及语言型变量的描述,是通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的.该评价系统可以充分利用以往的决策案例,通过学习获取决策者的知识和经验,从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果. 展开更多
关键词 知识获取 语言变量 模糊神经网络 评价 学习
在线阅读 下载PDF
四旋翼微型飞行器的区间二型模糊神经网络自适应控制 被引量:9
9
作者 陈向坚 李迪 +1 位作者 续志军 苏东风 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1334-1341,共8页
针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型... 针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型飞行器自适应控制器,该控制器由两部分构成,其中IT_IIFNN用来在线逼近系统不确定性;鲁棒补偿器用来实时补偿IT_IIFNN的逼近误差以及外界干扰。其次,利用Lyapunov稳定理论证明此飞行器控制系统闭环稳定性。最后,通过四旋翼微型飞行器样机来验证IT_IIFNN自适应控制器的优越性。验证结果显示,在加入风速为1.5m/s的外界干扰条件下,跟踪误差可近似达到10-2。结果表明,IT_IIFNN自适应控制器具有良好的跟踪精度、稳定性及鲁棒性。 展开更多
关键词 区间二模糊神经网络(IT-IIFNN) 四旋翼微飞行器 鲁棒补偿器 Lyapunov稳定理论 稳定性 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
改进型B样条模糊神经网络 被引量:3
10
作者 丛爽 宋瑞祥 +1 位作者 钱镇 魏衡华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期277-280,共4页
提出了一种改进型B样条模糊神经网络 ,用以增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器实际应用中的抗干扰能力 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避... 提出了一种改进型B样条模糊神经网络 ,用以增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器实际应用中的抗干扰能力 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避免了使系统不稳定的因素 .在实际电机速度控制系统的对比实验中证明了所提改进方法的有效性和实用性 . 展开更多
关键词 样条函数 模糊神经网络 自适应控制 改进B样条 电机 速度控制系统
在线阅读 下载PDF
基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识 被引量:8
11
作者 施建中 梁绍华 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第4期1454-1460,共7页
二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适... 二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。 展开更多
关键词 模糊集合 模糊神经网络 模糊C均值 非线性辨识 反向传播
在线阅读 下载PDF
基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像分割方法 被引量:2
12
作者 王春艳 徐爱功 +1 位作者 姜勇 赵雪梅 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期711-720,共10页
高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶... 高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶属函数模型刻画像素类属的不确定性;模糊化高斯隶属函数参数构建区间二型模糊模型处理分割决策的不确定性;以训练样本在所有类别中的一型模糊隶属度及上、下隶属度为输入,建立模糊神经网络模型并融入像素邻域关系作为模糊决策。采用文中算法、FCM方法、HMRF-FCM及区间二型模糊神经网络方法分别对合成影像及真实高分辨遥感影像进行分割,定性与定量的对比分析验证了文中算法具有更高的分割精度。 展开更多
关键词 区间二模糊 高分辨率 不确定轨迹 影像分割 模糊神经网络
在线阅读 下载PDF
基于PID型模糊神经网络的火电站汽包压力控制 被引量:2
13
作者 陈彦桥 王印松 +1 位作者 刘吉臻 曾德良 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期627-629,共3页
为克服火电站燃料-汽包压力调节对象的非线性、时变和纯迟延特性,采用含自回归神经元的PID型模糊神经网络作为汽包压力控制器,进行协调控制系统的设计。仿真研究表明,这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服该对象的... 为克服火电站燃料-汽包压力调节对象的非线性、时变和纯迟延特性,采用含自回归神经元的PID型模糊神经网络作为汽包压力控制器,进行协调控制系统的设计。仿真研究表明,这种初值易选、学习能力较强的模糊神经网络控制器可以克服该对象的时变性和随机性干扰。 展开更多
关键词 火电站 汽包压力控制 PID模糊神经网络 协调控制系统
在线阅读 下载PDF
基于改进型模糊神经网络的抽油机节能控制器 被引量:5
14
作者 丁宝 马凯 孙立峰 《石油机械》 北大核心 2003年第5期36-38,7,共3页
为了解决抽油机拖动电动机长期处于“相对轻载状态” 的问题,采用电动机启停间歇控制方案,并提出了改进型模糊神经网络模型。该模型利用神经网络的学习功能划分输入空间,抽取删除置信度低的语言变量值和规则,确定模糊规则后件结构,不断... 为了解决抽油机拖动电动机长期处于“相对轻载状态” 的问题,采用电动机启停间歇控制方案,并提出了改进型模糊神经网络模型。该模型利用神经网络的学习功能划分输入空间,抽取删除置信度低的语言变量值和规则,确定模糊规则后件结构,不断增添、修改、删除知识数据库中的控制规则,使系统具有很强的自适应能力。将此模型及其学习算法合理简化后,主要利用微处理芯片的精简指令所编制的软件来加以实现。基于该思想开发的抽油机节能控制器在国内各大油田使用表明,控制系统工作可靠,抽油机启停时间合理,在保证采油量的前提下,节电率达30%以上,实现了控制的智能化。 展开更多
关键词 改进 模糊神经网络 抽油机 节能控制器
在线阅读 下载PDF
基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法 被引量:5
15
作者 马彬 王双双 陈海波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期928-935,共8页
在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,... 在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,结合当前候选网络集的数目设置阈值.根据接收信号强度和剩余可用带宽,对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选;再在垂直切换判决阶段,将剩余候选网络的时延,丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入,利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理,经训练之后计算得到输出判决值,从而选择最佳接入网络.实验结果表明,该算法能在保证时间开销较低的同时,有效降低切换决策的错误概率,减少切换失败和切换次数,提升网络总吞吐量. 展开更多
关键词 区间二模糊神经网络 超密集 垂直切换 模糊 随机性
在线阅读 下载PDF
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究 被引量:4
16
作者 熊渊琳 方宝英 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第4期413-417,共5页
针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内... 针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法。在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能。实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 不确定性因素 TSK递归模糊神经网络 鲁棒性 跟踪性
在线阅读 下载PDF
基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动 被引量:2
17
作者 王树波 任雪梅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期611-615,共5页
针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估... 针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能. 展开更多
关键词 二惯量系统 区间二模糊神经网络 自适应控制 反演控制
在线阅读 下载PDF
基于自抗扰的H型平台模糊神经网络同步控制 被引量:4
18
作者 王丽梅 郝中扬 +1 位作者 方馨 张康 《电气工程学报》 CSCD 2022年第3期122-129,共8页
为减小参数摄动、负载扰动、摩擦力等不确定扰动对H型平台中双直线电机位置同步精度的影响,提出一种自抗扰控制器(Active disturbance rejection controller,ADRC)和模糊型pi-sigma神经网络同步补偿器相结合的控制方法。采用自抗扰技术... 为减小参数摄动、负载扰动、摩擦力等不确定扰动对H型平台中双直线电机位置同步精度的影响,提出一种自抗扰控制器(Active disturbance rejection controller,ADRC)和模糊型pi-sigma神经网络同步补偿器相结合的控制方法。采用自抗扰技术来观测未建模扰动和外界扰动,并将这些扰动视为系统的“总扰动”,实时给予补偿,以减小永磁直线同步电机(Permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)伺服系统的位置跟踪误差;同时,针对直驱H型平台双轴间的机械耦合和两台电机间参数动态不匹配的影响,采用模糊型pi-sigma神经网络同步补偿器以减小直驱H型平台的同步误差。最后,通过仿真验证,该控制策略可以有效提高H型平台的跟踪精度和同步精度,增强系统的抗扰性。 展开更多
关键词 H平台 PMLSM ADRC 模糊神经网络同步补偿器 同步控制
在线阅读 下载PDF
模糊神经网络补偿的伺服系统二次型最优控制 被引量:2
19
作者 徐春梅 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第3期264-267,共4页
针对伺服系统二次型最优控制存在的问题,提出了基于模糊神经网络补偿的二次型最优控制方法,该控制方法利用模糊神经网络的实时学习能力,能够及时补偿被控对象建模不准确、参数摄动和外界干扰等非线性因素对控制系统性能的影响,增强控制... 针对伺服系统二次型最优控制存在的问题,提出了基于模糊神经网络补偿的二次型最优控制方法,该控制方法利用模糊神经网络的实时学习能力,能够及时补偿被控对象建模不准确、参数摄动和外界干扰等非线性因素对控制系统性能的影响,增强控制系统的自适应能力,有效提高控制系统的跟踪性能和抗干扰鲁棒性能。仿真试验结果验证了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 二次最优控制 模糊神经网络 补偿 伺服系统
在线阅读 下载PDF
一种用于非线性动态辨识的新型神经网络
20
作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页
为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多
关键词 自建递归模糊神经网络 自建模糊神经网络 多层神经神经网络 非线性动态系统辨识
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部