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本文给出了一种五层的模糊神经网络。这种神经网络的特点是训练数据可以从网络的输入和输出两端馈入。网络的学习过程分为参数辨识和结构辨识两个阶段,这样可以减少网络参数调整过程中的相互影响,加快学习过程,仿真结果表明了该学习算法可以获得比其他学习算法更好的辨识效果。
一种基于模糊神经网络的辩识方法
【摘 要】
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本文给出了一种五层的模糊神经网络。这种神经网络的特点是训练数据可以从网络的输入和输出两端馈入。网络的学习过程分为参数辨识和结构辨识两个阶段,这样可以减少网络参数
【机 构】
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河北师范大学物理科学与信息工程学院,河北科技大学信息科学与工程学院
【出 处】
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现代机械
【发表日期】
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2007年4期
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