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自动化技术
动态模糊神经网络研究
针对静态网络无法处理暂态问题 ,对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接 ,使其具有动态映射能力 ,从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练 ,避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究 ,结果表明 ,动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善 ,并具有更好的动态系统处理能力
北京化工大学学报(自然科学版)
2003年02期

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