【摘 要】
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针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点，在T—S模糊神经网络标准结构基础上，通过在输入层与状态层间加入可以记忆暂态信息的递归层，一种新的T—S递归型模糊神经网络（TS
【机 构】
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北京建筑工程学院电气与信息工程学院
【基金项目】
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北京建筑工程学院青年基金项目（资助号：1005023）
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针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点，在T—S模糊神经网络标准结构基础上，通过在输入层与状态层间加入可以记忆暂态信息的递归层，一种新的T—S递归型模糊神经网络（TSRFNN）被提出，来提高对动态系统的辨识能力．同时，给出了参数的动态BP学习算法，通过仿真实验，证明提出的TSRFNN对动态非线性系统的辨识比传统静态模糊神经网络（TFNN），具有更快的网络收敛速度，更高的辨识精度，更适合于动态系统的辨识．
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