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摘要:
该文提出一种非线性系统的模型辨识方法.利用关系聚类法来进行结构辨识,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.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.
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文献信息
篇名 基于模糊神经网络的非线性系统模型的辨识
来源期刊 计算机学报 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,(4) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 561-565
页数 5页 分类号 TP393
字数 3649字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2004.04.017
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
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
结构辨识
参数辨识
系统辨识
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