| 动态T-S递归模糊神经网络及其应用 |
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| 引用本文： | 彭晓波,桂卫华,李勇刚,陈勇.动态T-S递归模糊神经网络及其应用[J].系统仿真学报,2009,21(18). |
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| 作者姓名： | 彭晓波 桂卫华 李勇刚 陈勇 |
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| 作者单位： | 中南大学信息与科学工程学院,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金，教育部博士点基金新教师项目 |
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| 摘 要： | 提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN).该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法.最后以动态系统的辨识为例,进行实验研究,取得了很好的效果,表明DTRFNN动态模型能很好的对动态系统进行辨识.
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| 关 键 词： | 动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 收敛性 学习率 |
Dynamic T-S Recurrent Fuzzy Neural Networks and Its Application |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | dynamic t-s recurrent fuzzy neural networks (DTRFNN) BP learning arithmetic convergence learning rate |
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