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对于强非线性系统采用分段建模十分有效，广义模糊神经网络能实现这种思想。在此基础上，给出一种模糊规划前、后件参数可分别进行学习的算法，仿真结果表明该方法拟合能力强、学习效率高。
一种广义模糊神经网络的参数解耦学习算法
【摘 要】
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对于强非线性系统采用分段建模十分有效，广义模糊神经网络能实现这种思想。在此基础上，给出一种模糊规划前、后件参数可分别进行学习的算法，仿真结果表明该方法拟合能力强、学习
【机 构】
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广东工业大学自动化所
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1997年5期
【基金项目】
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广东省自然科学基金,国家攀登计划认知科学(神经网络)重大关键项目资助课题
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