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文檔簡介
1、本文在分析模糊神經網絡理論和應用現狀的基礎上,針對模糊神經網絡控制中存在的一些問題,進行了以下方面的研究: 1、針對模糊神經網絡控制器一般存在著在線權值調整計算量大、訓練時間長等缺點,提出一種模糊神經網絡控制器的優(yōu)化方法:在線自學習過程中僅對控制性能影響大的控制規(guī)則相關的權值進行修正,以減小計算量,加快訓練速度。 2、資源分配網絡(RAN)是一種著名的在線RBF網學習算法,該算法在學習過程中根據需要動態(tài)分配隱節(jié)點,但網絡
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