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Input-output parametric models for non-linear systems Part I: deterministic non-linear systems.[J].I. J. Leontaritis;S. A. Billings.International Journal of Control.1985, 2
广义动态模糊神经网络及其在热工辨识中的应用
被引：8
作者：
李岩
王东风
韩璞
机构：
[1] 华北电力大学控制科学与工程学院
来源：
关键词：
模糊规则;
广义动态模糊神经网络;
热工辨识;
仿真实验;
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：
140502 [人工智能];
摘要：
针对热工过程难以建立精确数学模型的特点,将广义动态模糊神经网络应用于热工复杂系统的辨识。该算法以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性。同时,该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可以根据误差减少率进行修正。通过对某电厂一次风量和平均床温实测数据的仿真实验结果表明,该方法具有较高的辨识精度和效率。
引用
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