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基于混合神经网络的模糊辨识方法 预览 被引量:2

A Fuzzy Identification Approach Based on the Hybrid Neutral Networks
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摘要 提出一种简明而有效的基于混合神经网络的模糊辨识方法.与现有方法不同,该模糊辨识方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的三层神经网络来实现.实验结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并具有较高的计算效率和精度. A simple and effective fuzzy identification approach is presented. In contrast to most existing fuzzy identification methods, this method uses a hierarchical clustering architecture based on a hybrid neural network for decreasing computational cost of fuzzy identification procedures. The experimental results show that the proposed method can provide good model structure for fuzzy modelling and has high computing efficiency.
作者 雷景生 LEI Jing-sheng (The College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou 570228, China)
出处 《复旦学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期 880-883,共4页 Journal of Fudan University(Natural Science)
关键词 模糊辨识 自组织神经网络 模糊建模 分组 模型结构 模糊聚类 混合 计算效率 实验结果 fuzzy clustering fuzzy identification neural network system identification
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