基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法

	基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法
	李战明; 王君; 康爱红
刊名	兰州理工大学学报
	2004-04-28
卷号	30 期号:2004年02期页码:82-85
关键词	TS型模糊系统 RBF神经网络自适应学习
ISSN号	ISSN：1000-5889
英文摘要	针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力.
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WOS研究方向	Automation & Control Systems
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:1863807
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/24016]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	兰州理工大学电气工程与信息工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	李战明,王君,康爱红. 基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法[J]. 兰州理工大学学报,2004,30(2004年02期):82-85.
APA	李战明,王君,&康爱红.(2004).基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法.兰州理工大学学报,30(2004年02期),82-85.
MLA	李战明,et al."基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法".兰州理工大学学报 30.2004年02期(2004):82-85.