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基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将此FNN用于发电机的控制环节——励磁系统建模.仿真结果显示,FNN模型能够较精确地对实际系统进行拟合.
适用于励磁系统建模的模糊神经网络方法
【摘 要】
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基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院上海交通大学电子信息与电气工程学院上海
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2005年S1期
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