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模糊神经网络具有强大的自学习和自整定功能,然而,随着生产实际情况的不断变化,以及模糊神经网络不断的改进和发展,提出一种改进的构造神经网络的方法,并且提出混合学习算法,结合共扼梯度下降法与递归最小二乘估计来分别辨识网络中的前、后件参数,并对非线性系统进行仿真实验,达到控制要求.
模糊神经网络优化的研究
【摘 要】
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模糊神经网络具有强大的自学习和自整定功能,然而,随着生产实际情况的不断变化,以及模糊神经网络不断的改进和发展,提出一种改进的构造神经网络的方法,并且提出混合学习算法,
【机 构】
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武夷学院,济源职业技术学院
【出 处】
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漳州师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年2期
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