动态模糊神经网络及其快速自调整学习算法

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cheng8023jiajia

【摘要】

：

针对非线性动态系统辨识和控制的特点,对4层模糊神经网络进行了优化和改进.形成了动态模糊神经网络, 提高了网络的稳定性和对动态系统的辨识能力,同时给出了基于Lyapunov函数

【作者】

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徐春梅尔联洁刘金琨

【机构】

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北京航空航天大学,北京航空航天大学

【出处】

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控制与决策

【发表日期】

：

2005年2期

【关键词】

：

动态模糊神经网络控制自适应学习算法非线性动态系统 Adaptive algorithms Computer simulation Fuzzy sets L

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针对非线性动态系统辨识和控制的特点,对4层模糊神经网络进行了优化和改进.形成了动态模糊神经网络, 提高了网络的稳定性和对动态系统的辨识能力,同时给出了基于Lyapunov函数稳定收敛定理的各权向量以及权矩阵学习速率的自适应调整算法.应用于非线性动态系统的辨识和控制仿真试验表明,改进后的动态模糊神经网络与模糊神经网络相比,可取得更好的辨识精度和跟踪控制效果.

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