【摘 要】
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针对难以用机理模型准确描述的非线性系统,研究基于模糊认知网络（fuzzy cognitive networks,FCN）的非线性系统建模和参数辨识问题.首先,建立非线性系统的具有数值推理和模糊信
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针对难以用机理模型准确描述的非线性系统,研究基于模糊认知网络（fuzzy cognitive networks,FCN）的非线性系统建模和参数辨识问题.首先,建立非线性系统的具有数值推理和模糊信息表达的模糊认知网络模型,利用包含节点、权值和反馈的有向图表示系统.其次,由于模型的精确性取决于权值参数,提出了一种带终端约束的非线性Hebbian学习算法（nonlinear Hebbian learning,NHL）.该算法在权值的学习过程中引入了FCN模型中节点的系统实际值,在原更新机制的基础上,增加了包含反
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