论文摘要
提出了一种动态模糊神经网络（D-FNN）算法。在实际应用中,可以用卡尔曼滤波（KF）方法来调节D-FNN结果参数,同时,EKF （扩展卡尔曼滤波）方法用于更新前提参数的中心和宽度,从而使得所有参数都被修正。该算法可用于平滑、滤波或者预测非线性动态系统的状态,同其他基于梯度的在线算法相比,EKF可以加快D-FNN收敛速度。采用总体最小二乘（TLS）方法作为修剪技术来选择D-FNN重要的模糊规则。如果在学习进行时,检测到不活跃的模糊规则并加以剔除,则可获得更为紧凑的D-FNN结构,TLS方法是用来补偿线性参数估计问题中数据误差的一种技术。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张彩霞
关键词: 动态模糊神经网络,修剪技术,模糊规则,径向基神经网络
来源: 中山大学学报(自然科学版) 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 佛山科学技术学院自动化学院
基金: 广东省自然科学基金(S2011020002719),广东省教育厅省级重大科研(2014KZDXM063)
分类号: TP183;O159
DOI: 10.13471/j.cnki.acta.snus.2019.01.017
页码: 138-143
总页数: 6
文件大小: 3749K
下载量: 105
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标签：动态模糊神经网络论文; 修剪技术论文; 模糊规则论文; 径向基神经网络论文;