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摘要:
传统模糊神经网络是一种静态映射,不适宜用于感应电机状态辨识。为提高系统辨识精度,提出一种动态T-S递归模糊神经网络观测器。根据动态递归神经网络观测器模型推导其动态反向传播算法,并利用Lyapunov定理证明该观测器具有全局收敛性。仿真结果表明:由于动态T-S递归模糊神经网络观测器同时利用了当前数据和历史数据进行状态辨识,较传统模糊神经网络观测器在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果,且具有更好的收敛性。
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文献信息
篇名 动态T-S递归模糊神经网络观测器状态辨识
来源期刊 消费电子 学科 工学
关键词 动态T-S模糊神经网络 动态反向传播算法 收敛性 状态辨识
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 电子测量及仪器
研究方向 页码范围 58-59
页数 2页 分类号 TP183
字数 1900字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马成禄 9 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态T-S模糊神经网络
动态反向传播算法
收敛性
状态辨识
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
消费电子
月刊
1674-7712
11-5879/TM
16开
北京市
82-224
2003
chi
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15286
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35
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