基于免疫识别原理和RFNN的复杂系统辨识

• 作者: 徐雪松 诸静
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 免疫识别原理 递归模糊神经网络 复杂不确定系统辨识
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 397-402
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 5415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2003.04.003

摘要

本文借鉴免疫识别原理,结合递归模糊神经网络(RFNN),提出了一种新的基于免疫化递归模糊神经网络的复杂系统辨识方法.其基本思想是,将复杂系统模型分解为可变部分与不变部分,不变模型描述系统平均动态行为,可变模型描述不确定性造成的系统实际行为对平均行为的偏差.以RFNN的隶属度函数神经元为构件,用它的各种组合构造不同的RFNN模型覆盖系统的可变模型空间,应用时采用免疫遗传算法在线筛选合适构件构造可变模型,识别系统扰动.仿真结果表明该方法能有效完成复杂不确定系统的快速在线识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	诸静	浙江大学电气工程学院	83	1696	22.0	37.0
2	徐雪松	浙江大学电气工程学院	5	62	4.0	5.0