10.3969/j.issn.1001-0645.2000.05.013
一种新型的动态模糊神经网络控制器
基于前向模糊神经网络ANFIS提出了一种新型的动态模糊神经网络(DFNN),将模糊逻辑、神经网络和PID控制器三者的优点有机地融合在一起.通过在ANFIS的归一化层和输出层之间加入递归层,构成了动态模糊神经网络(DFNN),并推导了基于BP的反传学习算法.与ANFIS和PID控制器相比,DFNN具有更好的控制效果.DFNN的参数具有明确的物理意义,可根据专家的经验选择初值,加快了网络的收敛速度;由于DFNN为动态神经网络,从而具有更强的处理动态系统的能力.
模糊神经网络、递归系统、学习算法
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TP273(自动化技术及设备)
国家部委预研项目
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
589-592
