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摘要:
提出一种适合于一般连续非线性动态系统建模的新的Runge-Kutta模糊神经网络(RKFNN),证明了RKFNN的存在性.采用传统的Runge-Kutta求积公式构造,实现了对系统的状态变化特性进行学习,解决了直接映射方式对系统的动态轨迹进行学习时存在的精度低等问题,并提出了RKFNN的在线递推学习算法.对连续非线性动态系统进行建模的仿真结果表明,RKFNN方法是一种较好的方法.
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文献信息
篇名 连续非线性动态系统建模的模糊神经网络方法
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 模糊神经网络 建模 连续非线性动态系统 Runge-Kutta
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 661-666
页数 6页 分类号 TP15
字数 4252字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-0920.2003.06.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李冬梅 清华大学精密仪器与机械学系 81 611 13.0 21.0
2 伞冶 哈尔滨工业大学控制科学与工程系 54 896 13.0 29.0
传播情况
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2017(2)
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
建模
连续非线性动态系统
Runge-Kutta
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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