【摘 要】
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针对非线性辨识问题,基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN).首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用
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针对非线性辨识问题,基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN).首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度.其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数.AFNN具有结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且辨识的模糊模型简单有效.最后,将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了该方法的有效性.
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