粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用

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提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略.该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过一个非线性系统对该神经网络进行了实验,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强、计算量小等优点.
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