神经网络结构的递归T-S模糊模型

被引:9
作者
李翔
陈增强
袁著祉
机构
[1] 南开大学自动化系!天津
关键词
递归神经网络; T-S模糊模型; 模糊神经网络; 非线性系统建模;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
提出一种新的递归 T- S模型 (Takagi- Sugeno模型 )的模糊神经网络结构 (TSFRNN ) ,利用动态 BP(DBP)算法来学习训练神经网络的参数 ,通过与通常的多层前馈神经网络结构的 T- S模糊神经网络(TSFNN)的对比仿真实验 ,说明在非线性系统建模方面 TSFRNN比 TSFNN更加优越 .
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页数:7
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