【摘 要】
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新的神经模糊系统由模糊推理系统和其一一对应的神经网络系统组成,论文提出了它的基于RBF神经网络的结构学习方法和基于梯度的参数学习方法.论文还成功的将新的神经模糊系统
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新的神经模糊系统由模糊推理系统和其一一对应的神经网络系统组成,论文提出了它的基于RBF神经网络的结构学习方法和基于梯度的参数学习方法.论文还成功的将新的神经模糊系统应用到智能交通系统的几个重要问题中.为了实现"当地简单远程复杂"控制原理必须要有本地和远程对等的两个部件.其中当地的部件要求实现简单,学习能力不是必需的;而远程和本地对等的部件却不必要求实现起来简单,关键要求是有很强的学习和优化适于本地部件使用的参数的能力.论文利用新的神经模糊系统中模糊推理系统部分和神经网络系统部分的一一对应特点,将实现简单的模糊推理系统放在当地,而将易学习的复杂的神经网络系统放到远程.远程的神经网络系统从当地获得学习数据,在训练获得优化参数后再将参数下传到当地的模糊推理系统,令模糊推理系统获得优化的性能,从而最终实现了"当地简单远程复杂"控制原理.
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