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针对Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络输入空间模糊最优聚类算法运算量大、运算速度低的缺点，提出基于输出空间模式聚类的快速学习算法，以满足多变量系统实时性要求。仿真结果表明该快速学习算法不仅可以达到要求的辨识精度，而且可有效地提高运算速度。
T—S型模糊RBF神经网络快速学习算法
【摘 要】
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针对Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络输入空间模糊最优聚类算法运算量大、运算速度低的缺点，提出基于输出空间模式聚类的快速学习算法，以满足多变量系统实时性要求。仿真结果表明该快速学习算法
【机 构】
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华中理工大学自动控制工程系,广东工业大学电气工程及自动化系
【出 处】
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华中理工大学学报
【发表日期】
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1999年2期
【基金项目】
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广东省自然科学基金
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