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补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过该方法对非线性系统的建模,仿真结果证明改进后的网络在提取规则、误差精度、收敛速度等方面均优于传统补偿模糊神经网络。
基于密度聚类补偿模糊神经网络的建模方法
【摘 要】
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补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过该方法对非线性系统的建模,仿真结
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,渤海钻探第二录井分公司
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2010年13期
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