递归T-S模糊模型的神经网络

• 作者: 刘少东 宋春宁
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 递归神经网络 T-S模糊模型 非线性系统辨识建摸 模糊基函数 无监督聚类算法 动态BP算法
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 578-581
• 页数: 4页
• 分类号: TH865
• 字数: 2496字
• 语种: 中文

摘要

在常规T-S模糊神经网络的基础上加入动态递归元件,提出了递归T-S模糊模型的神经网络.在系统辨识中采用无监督聚类算法和动态反向传播算法训练该递归神经网络的参数,给出了该递归网络的逼近性证明.辨识效果与常规T-S模糊模型作比较,说明递归T-S模糊模型的神经网络在非线性系统辨识中表现出更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋春宁	广西大学电气工程学院	64	252	9.0	11.0
2	刘少东	广西大学电气工程学院	3	9	2.0	3.0