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在前向模糊神经网络的归一化层和输出层之间加入递归层，形成的一种新型动态模糊神经网络（DFNN）具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应．文章还推导了基于BP的反传学习算法．运用DFNN烈对船舶动力定位控制进行的仿真实验结果证明了该方法的有效性.
动态模糊神经网络在船舶动力定位中的应用
【摘 要】
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在前向模糊神经网络的归一化层和输出层之间加入递归层，形成的一种新型动态模糊神经网络（DFNN）具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应．文章还推导了基于BP的反传学习算法．运
【机 构】
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江苏科技大学自动化系
【出 处】
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船舶工程
【发表日期】
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2006年2期
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