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针对模糊辨识器的参数优化，提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习，并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整，实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言变量时，模糊辨识器的实现问题。仿真结果证实了该方法的有效性。
一类基于模糊辨识器的非线性动态系统辨识
【摘 要】
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针对模糊辨识器的参数优化，提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习，并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整，实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言
【机 构】
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华东冶金学院自动化系
【出 处】
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电子科技大学学报
【发表日期】
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2000年2期
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