【摘 要】
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该文根据此类系统的行为可以在其工作点附近用低阶ARX模型近似的特点, 提出一种系统运行区域的模糊划分方法,利用这种方法,可以通过ARX模型的非线性组合达到对系统 非线性行
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该文根据此类系统的行为可以在其工作点附近用低阶ARX模型近似的特点, 提出一种系统运行区域的模糊划分方法,利用这种方法,可以通过ARX模型的非线性组合达到对系统 非线性行为的描述,即所为的系统模糊模型.该文进而给出一种递归型人工神经元网络用于实现这种模糊模型,以赋予该模型以自学习和逐渐细化的能力,从而拓展了其应用领域.与该递归型人工神经元网络模型相适应,该文提出一种递归型参数可分离学习算法(RPSL).仿真实验证明,该算法能大幅度提高神经网络的学习速度,尤其是当系统运行子域的模糊划分方法在所参考的专家经验的正确性得以保证的情况下,神经网络的学习将退化为最小二乘法的参数估计问题,这使得网络学习速度可以更进一步提高.最后,该文给出了一个多变量时变非线性系统的实例,仿真实验表明该文所提出的人工神经元网络控制方法是可行的.
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