【摘 要】
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模糊神经网络是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种能处理抽象信息的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支。本文在分析模糊神经网络理论和应用现状的基
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模糊神经网络是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种能处理抽象信息的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支。本文在分析模糊神经网络理论和应用现状的基础上,针对模糊神经网络控制中存在的一些问题,进行了以下方面的研究:1、针对模糊神经网络控制器一般存在着在线权值调整计算量大、训练时间长等缺点,提出一种模糊神经网络控制器的优化方法:在线自学习过程中仅对控制性能影响大的控制规则相关的权值进行修正,以减小计算量,加快训练速度。2、资源分配网络(RAN)是一种著名的在线RBF网学习算法,该算法在学习过程中根据需要动态分配隐节点,但网络的泛化能力不能保证,且隐节点一旦添加就不能删除。针对RAN的缺点,提出一种优化方法实现资源优化,保证网络结构的精简,保证了RBF网的泛化能力。
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