基于T—S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法

来源 :兰州理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：baiyomkg02

【摘要】

：

针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T-S 型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网

【作者】

：

李战明王君康爱红

【机构】

：

兰州理工大学

【出处】

：

兰州理工大学学报

【发表日期】

：

2004年2期

【关键词】

：

T-S模糊模型 RBF网络自适应学习算法模糊推理隐节点数 T-S fuzzy system RBF neural network adaptive lea

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针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T-S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T-S 型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T-S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力.

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