模糊神经网络用于非线性系统模型辨识

• 作者: 李力 翟东海 靳蕃
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 结构辨识 参数辨识 系统辨识
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 577-581
• 页数: 5页
• 分类号: TN711.4|TP393
• 字数: 516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2004.05.025

摘要

提出了一种非线性系统的模型辨识方法.在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数.在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识.同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用.通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李力	西南交通大学计算机与通信工程学院	25	404	9.0	20.0
2	靳蕃	西南交通大学计算机与通信工程学院	56	954	14.0	29.0
3	翟东海	西南交通大学计算机与通信工程学院	45	285	9.0	14.0