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基于平淡粒子滤波的自组织模糊神经网络算法
1
作者
程洪炳
倪世宏
+2 位作者
黄国荣
刘华伟
姜正勇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第10期2770-2773,共4页
提出一种基于平淡粒子滤波(UPF)的自组织模糊神经网络(SOFNN)训练算法——UPF-SOFNN。分析了基于误差下降率的模糊规则增删策略和神经元增加和删除准则,建立了以隶属函数宽度参数为状态,以理想输出为量测的动力学模型,并利用UPF对神经...
提出一种基于平淡粒子滤波(UPF)的自组织模糊神经网络(SOFNN)训练算法——UPF-SOFNN。分析了基于误差下降率的模糊规则增删策略和神经元增加和删除准则,建立了以隶属函数宽度参数为状态,以理想输出为量测的动力学模型,并利用UPF对神经元参数进行学习。分别以非线性系统函数逼近和系统辨识为例,对UPF-SOFNN算法进行了仿真验证,表明UPF-SOFNN算法具有更紧凑的结构和较强的泛化性能。
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关键词
平淡粒子滤波
自组织模糊神经网络
误差下降率
模糊规则
隶属函数
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题名
基于平淡粒子滤波的自组织模糊神经网络算法
1
作者
程洪炳
倪世宏
黄国荣
刘华伟
姜正勇
机构
空军工程大学工程学院
[
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第10期2770-2773,共4页
文摘
提出一种基于平淡粒子滤波(UPF)的自组织模糊神经网络(SOFNN)训练算法——UPF-SOFNN。分析了基于误差下降率的模糊规则增删策略和神经元增加和删除准则,建立了以隶属函数宽度参数为状态,以理想输出为量测的动力学模型,并利用UPF对神经元参数进行学习。分别以非线性系统函数逼近和系统辨识为例,对UPF-SOFNN算法进行了仿真验证,表明UPF-SOFNN算法具有更紧凑的结构和较强的泛化性能。
关键词
平淡粒子滤波
自组织模糊神经网络
误差下降率
模糊规则
隶属函数
Keywords
Unscented Particle Filter（UPF）
Self-Organizing Fuzzy Neural Network（SOFNN）
Error Reduction Ratio（ERR）
fuzzy rule
membership function
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
基于平淡粒子滤波的自组织模糊神经网络算法
程洪炳
倪世宏
黄国荣
刘华伟
姜正勇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
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