单隐含层模糊递归小波神经网络的观测器设计

• 作者: 李新 王尔申 闻新
• 来源期刊: 电波科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 自适应观测器 非线性系统 仿真
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1197-1204
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 字数: 4383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13443/j.cjors.2014101401

摘要

根据模糊神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波变换具有良好的时频两维信号的分析能力,建立了结合两者优点的单隐含层模糊递归小波神经网络(Single hidden Layer Fuzzy Recurrent Wavelet Neural Network,SLFRWNN),并分析了SLFRWNN的结构、激活函数形式及激活函数对网络性能的影响.在此基础上,提出了一种基于SLFRWNN的自适应观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的稳定性,进而给出该网络观测器的初始化和最佳训练算法;仿真结果表明SLFRWNN观测器能很好地观测系统的状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王尔申	沈阳航空航天大学航空航天工程学部	80	425	10.0	17.0
2	闻新	沈阳航空航天大学航空航天工程学部	17	56	3.0	7.0
3	李新	沈阳航空航天大学航空航天工程学部	4	35	2.0	4.0