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提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络，以达到更高的非线性系统逼近能力. 该网络模糊规则的结论以函数形式给出，从而决定了网络的结构由两个子网络组成，即特征网络和功能网络. 网络采用梯度算法来修正网络的参数. 仿真表明: 该网络具有较强的非线性逼近能力和较快的学习速度.
EFNN—一种增强型模糊神经网络
【摘 要】
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提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络，以达到更高的非线性系统逼近能力. 该网络模糊规则的结论以函数形式给出，从而决定了网络的结构由两个子网络组成，即特征网络和功能网络
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制工程系
【出 处】
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哈尔滨工业大学学报
【发表日期】
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2001年1期
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