补偿递归模糊神经网络及在热工建模中的应用

• 作者: 向文国 吕剑虹 吴波 吴科
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 补偿递归模糊神经网络 系统建模 序贯监督策略 改进BP算法 热工对象
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 668-673
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TM611
• 字数: 5389字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2008.04.024

摘要

在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数的初始值.针对CRFNN的结构特点,提出了改进的BP算法,能够对网络的结构参数进行进一步的学习.对典型的热工对象以及复杂的ALSTOM气化炉进行的建模计算结果表明,提出的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力,值得在热工建模与控制领域中推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向文国	东南大学能源与环境学院	79	790	16.0	23.0
2	吕剑虹	东南大学能源与环境学院	92	2074	25.0	43.0
3	吴波	东南大学能源与环境学院	10	47	4.0	6.0
4	吴科	东南大学能源与环境学院	11	74	6.0	8.0