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针对非线性系统的辨识，提出了一种基于二次逼近的神经模糊模型，阐述了该模型的结构，算法和应用特点。它能有效地克服ＢＰ算法的缺陷，提高辨识模型的动态补偿能力。通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证。表明新的模型具有较好的实际逼近精度和适应能力。
基于二次逼近的神经模糊模型研究
【摘 要】
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针对非线性系统的辨识，提出了一种基于二次逼近的神经模糊模型，阐述了该模型的结构，算法和应用特点。它能有效地克服ＢＰ算法的缺陷，提高辨识模型的动态补偿能力。通过仿真实例对该方
【机 构】
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安徽大学自动化系,中国科技大学自动化系
【出 处】
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中国科学技术大学学报
【发表日期】
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1999年6期
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