神经模糊理论在模糊建模中的应用

张奎; 屈宝存; 杨艳; 郎宪明

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神经模糊理论在模糊建模中的应用

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在模糊建模的辨识算法研究中,大多采用的是模糊系统,但因其缺乏自学习和自适应能力,要研究和建立精度较高的模糊模型比较困难,而神经网络可直接从样本中进行有效的学习,并优化模糊系统的性能.为此,将给定的系统数据应用聚类的方法,从大量的数据中抽取固定特征,应用神经模糊理论辨识系统,研究表明:建立的模糊模型可较好的逼近实际系统.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2010年第2期|169-172|共4页
作者
张奎; 屈宝存; 杨艳; 郎宪明;
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作者单位

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺,113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺,113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺,113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,抚顺,113001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
模糊系统; 神经网络; 聚类; 逼近;

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