基于模糊神经网络的高维系统建模与预测研究

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根据已有的对模糊规则减少的方法和对输入变量处理方法,该文从输入变量和模糊规则着手,采用了将输入变量处理方法和分层递阶方法进行结合,提出了一种分布式的多级模糊神经网络模型.这种分布式的多级神经网络模型相对于单级模糊神经网络模型来说,是将前一级的输出作为后一级的输入,能有效的降低模糊规则的数量.该文的工作主要有:根据对输入变量的处理方式的不同,提出了增量式的模糊神经网络和聚合式的模糊神经网络.最后,该文采用LP0过程控制系统仿真来验证所提出的多级模糊神经网络模型在减少模糊规则数量方面的有效性.
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