粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用

• 作者: 冯祖仁 冯远静 李良福
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 小脑模型关联控制器 神经网络 非线性系统辩识
• 年，卷（期）: 2004,（19）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 4-5,125
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.19.002

摘要

提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过一个非线性系统对该神经网络进行了实验,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强、计算量小等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯祖仁	西安交通大学系统工程研究所	102	1951	20.0	41.0
2	李良福	西安交通大学系统工程研究所	10	152	6.0	10.0
3	冯远静	西安交通大学系统工程研究所	10	140	6.0	10.0