基于非线性动态系统辨识的D-FNN算法研究

D-FNN的基本思想是构造一个基于扩展的RBF神经网络,它可以看成是一个TSK模糊系统,也可以看作是基于归一化的高斯RBF神经网络。D-FNN算法中,不仅参数可以在学习过程中调整,同时,也可以自动确定模糊神经网络的结构。非线性参数是由训练样本和高斯宽度直接决定的,只需一步训练就可以达到目标。由于修剪策略的应用,网络的结构不会持续增长,因而确保了系统的泛化能力。使用D-FNN对非线性动态系统辨识进行了仿真,并与相关算法作比较,从而发现了D-FNN算法的有效性和高效性。