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自适应T-S型模糊径向基函数网络
被引量：
2
1
作者
程玉虎
王雪松
孙伟
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第19期4440-4444,共5页
针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结...
针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。
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关键词
t-s
型
模糊推理
系统
径向基函数网络
学习动态
结构学习
参数学习
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职称材料
一种模糊神经网络的快速参数学习算法
被引量：
21
2
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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职称材料
竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习
被引量：
5
3
作者
晏雄伟
邓志东
孙增圻
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期873-880,共8页
针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 Takagi- Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN) ,该网络结构集成了 Takagi- Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 Takagi- Sugen...
针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 Takagi- Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN) ,该网络结构集成了 Takagi- Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 Takagi- Sugeno模糊 Q-学习算法和竞争式 Takagi- Sugeno模糊优胜学习算法 ,其把 CTSFRLN训练成为一种所谓的 Takagi- Sugeno模糊变结构控制器 .以二级倒立摆控制系统为例 ,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法 .
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关键词
再励学习
函数逼近
t-s模糊推理系统
机器学习
神经网络
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职称材料
题名
自适应T-S型模糊径向基函数网络
被引量：
2
1
作者
程玉虎
王雪松
孙伟
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第19期4440-4444,共5页
基金
国家博士后科学基金(20070411064)
江苏省博士后科学基金(0601033B)
+1 种基金
江苏省青蓝工程(苏教师[2007]2号)
中国矿业大学青年科研基金(0C060093)。
文摘
针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。
关键词
t-s
型
模糊推理
系统
径向基函数网络
学习动态
结构学习
参数学习
Keywords
t-s
fuzzy inference system
radial basis function network
learning dynamics
structure learning
parameter learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种模糊神经网络的快速参数学习算法
被引量：
21
2
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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职称材料
题名
竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习
被引量：
5
3
作者
晏雄伟
邓志东
孙增圻
机构
清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期873-880,共8页
基金
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助
文摘
针对连续空间的复杂学习任务 ,提出了一种竞争式 Takagi- Sugeno模糊再励学习网络(CTSFRLN) ,该网络结构集成了 Takagi- Sugeno模糊推理系统和基于动作的评价值函数的再励学习方法 .文中相应提出了两种学习算法 ,即竞争式 Takagi- Sugeno模糊 Q-学习算法和竞争式 Takagi- Sugeno模糊优胜学习算法 ,其把 CTSFRLN训练成为一种所谓的 Takagi- Sugeno模糊变结构控制器 .以二级倒立摆控制系统为例 ,仿真研究表明所提出的学习算法在性能上优于其它的再励学习算法 .
关键词
再励学习
函数逼近
t-s模糊推理系统
机器学习
神经网络
Keywords
Computer simulation
Control systems
Functions
Fuzzy sets
Learning algorithms
Neural networks
Pendulums
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应T-S型模糊径向基函数网络
程玉虎
王雪松
孙伟
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习
晏雄伟
邓志东
孙增圻
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
5
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职称材料
已选择
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引证文献
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