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柳贺, 王秀英, 黄道. 基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2008, (4).
引用本文:
柳贺, 王秀英, 黄道. 基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2008, (4).
基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模
柳贺
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王秀英
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黄道
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提出了一种多层递归模糊神经网络(MRFNN),并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T—S模糊模型.在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参数学习由混合混沌搜索方法完成,利用混沌搜索优化前件参数。同时利用最小二乘法实现后件系数更新。对非线性系统辨识进行,仿真实验并对连续搅拌釜式反应器系统建模。结果表明:本文方法能够有效捕捉系统的动态特性。所建模型具有良好的精度。
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