基于T-S模糊模型的神经网络的系统辨识

蔡卫菊; 张颖超

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基于T-S模糊模型的神经网络的系统辨识

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基于T-S模糊模型,提出了利用神经网络实现非线性系统的辨识。首先,利用一种无监督的聚类算法分析输入输出数据生成初始的结构模型,确定系统的模糊空间和模糊规则数,构造神经网络辨识模型前提参数,使前提参数自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力,采用最小二乘法取得结论参数。仿真结果验证了该方法是有效和可行的。

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来源
《科技与创新》 |2006年第1z期|176-178|共3页
作者
蔡卫菊; 张颖超;
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作者单位

南京信息工程大学系统分析与集成;

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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;人工神经网络与计算;
关键词
T-S模糊模型; 神经网络; 结构辨识; 参数辨识;

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