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针对非线性多变量对象，提出了基于模糊神经网络的系统辨识，文章结合了模糊、神经网络的优点，既能象模糊逻辑那样表达近似与定性知识，又有神经网络很强的学习能力和非线性表述能力，而且模糊神经网络的物理意义也很清晰。仿真结果表明，该方法对于解耦辨识是有效的，证明了模糊神经网络具有很强的建模能力。
模糊神经元网络在非线性多变量燃烧系统解耦辨识中的应用
【摘 要】
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针对非线性多变量对象，提出了基于模糊神经网络的系统辨识，文章结合了模糊、神经网络的优点，既能象模糊逻辑那样表达近似与定性知识，又有神经网络很强的学习能力和非线性表述能力
【机 构】
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华北电力大学控制科学与工程学院
【出 处】
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仪器仪表与分析监测
【发表日期】
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2009年2期
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