一种改进的模糊调节神经网络及其应用

刘朝英; 王惠芳; 宋雪玲; 宋哲英; 李凯

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一种改进的模糊调节神经网络及其应用

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针对具有相同激励函数的隐层神经元非线性表达能力较差的情况,提出了一种改进的模糊调节神经网络,并利用遗传算法进行训练.该模糊调节神经网络包括模糊神经网络和三层前馈神经网络2部分,通过模糊神经网络间接调整前馈神经网络隐层激励函数参数,并用遗传算法同时对模糊调节神经网络的权值和模糊神经网络参数进行训练,从而增强了网络的表达能力.将模糊调节神经网络用于非线性量化因子模糊控制器参数的整定仿真结果表明,改进的神经网络比传统的神经网络拥有更大的自由度,具有更强的非线性表现能力,从而使非线性量化因子模糊控制系统具有更好的控制性能.

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来源
《河北科技大学学报》 |2008年第4期|295-298|共4页
作者
刘朝英; 王惠芳; 宋雪玲; 宋哲英; 李凯;
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作者单位

河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050018;

河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050018;

河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050018;

河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050018;

河北科技大学电气信息学院,河北石家庄050018;

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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
模糊神经网络; 前馈神经网络; 遗传算法; 非线性量化因子;

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