一种补偿递归模糊神经网络及其学习算法
Published in Science in China Series F-Information Sciences (in Chinese) • Jul 1, 2009
NobleIDNI0P98W38R06S74
Authors:,,
剑虹 吕
科 吴
波 吴
Abstract
文中在系统研究各种模糊神经网络的基础上, 通过在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节, 提出了一种新型的补偿递归模糊神经网络(CRFNN). 在此基础上, 进一步提出了一种序贯学习策略对网络进行结构辨识, 可有效确定模糊规则的条数及相关参数的初始值. 文中还针对CRFNN的特点, 通过改进BP算法, 对CRFNN网络的结构参数进行学习. 通过对典型非线性系统的建模计算, 结果表明: 文中的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力.
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