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一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络
一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络
来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户:su9989
【摘 要】
:
该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识的仿真结果验证了AFNN网络的有效性。
【作 者】
:
李映
白本督
焦李成
【机 构】
:
西安电子科技大学,西安电子科技大学296信箱
【出 处】
:
电子与信息学报
【发表日期】
:
2001年04期
【关键词】
:
自适应模糊神经网络
模糊聚类
系统辨识
非线性复杂系统
Adaptive fuzzy neural network
Puzzy clustering
Sys
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该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识的仿真结果验证了AFNN网络的有效性。
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