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摘要:
针对随机模糊神经网络缺乏自适应性,引入广义高斯函数和广义随机模糊神经网络,使系统中隶属函数具有自适应性;并对参数进行遗传退火算法优化,使系统具有最佳结构和参数.以随机混沌时间序列为例进行仿真预测分析,结果表明广义随机模糊神经网络能够更好地预测原随机混沌时间序列,精度良好,具有抗噪声干扰能力.
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文献信息
篇名 广义随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用
来源期刊 噪声与振动控制 学科 工学
关键词 声学 广义随机模糊神经网络 随机混沌时间序列 预测 遗传退火算法
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 专题研究
研究方向 页码范围 11-13
页数 3页 分类号 TP18
字数 2029字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1355.2006.02.004
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研究主题发展历程
节点文献
声学
广义随机模糊神经网络
随机混沌时间序列
预测
遗传退火算法
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
噪声与振动控制
双月刊
1006-1355
31-1346/TB
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-672
1981
chi
出版文献量(篇)
4977
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4
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