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本文采用基于模糊聚类的模糊神经网络模型对系统进行辨识，首先利用模糊聚类技术来确定系统的模糊空间和模糊规则数，然后利用模糊神经网络来调整模型的前件参数和后件参数。用此设计方法对函数逼近问题进行仿真，结果表明利用聚类技术可以获得较好的初始值，学习速度快、建模精度高。
基于模糊聚类的模糊神经网络的系统辨识
【摘 要】
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本文采用基于模糊聚类的模糊神经网络模型对系统进行辨识，首先利用模糊聚类技术来确定系统的模糊空间和模糊规则数，然后利用模糊神经网络来调整模型的前件参数和后件参数。用此
【机 构】
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河北理工大学计算机与自动控制学院,唐山钢铁集团有限责任公司冷轧薄板厂
【出 处】
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甘肃冶金
【发表日期】
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2006年4期
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