粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用

冯远静; 李良福; 冯祖仁

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粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用

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提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过一个非线性系统对该神经网络进行了实验,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强、计算量小等优点.

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来源
《计算机工程》 |2004年第19期|4-5125|共3页
作者
冯远静; 李良福; 冯祖仁;
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作者单位

西安交通大学系统工程研究所;

西安;

710049;

西安交通大学系统工程研究所;

西安;

710049;

西安交通大学系统工程研究所;

西安;

710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗糙集; 小脑模型关联控制器; 神经网络; 非线性系统辩识;

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