一种基于模糊神经网络的辩识方法  

A Kind of Identification Method Based on Fuzzy Neural Network

作　　者：李青茹[1] 王培峰[2] 于富强[1] 

机构地区：[1]河北师范大学物理科学与信息工程学院,河北石家庄050016 [2]河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄050054

出　　处：《现代机械》2007年第4期24-25,27,共3页Modern Machinery

摘　　要：本文给出了一种五层的模糊神经网络。这种神经网络的特点是训练数据可以从网络的输入和输出两端馈入。网络的学习过程分为参数辨识和结构辨识两个阶段,这样可以减少网络参数调整过程中的相互影响,加快学习过程,仿真结果表明了该学习算法可以获得比其他学习算法更好的辨识效果。This paper presents a five - layer fuzzy neural network. Its characteristic is training data can be input from both input and output end. The learning processing of the network can be divided into parameter identification and structure identification. This can reduce the effect each other in the processing of parameter adjusting and speed up learning process. Results of simulation show the algorithm is better than others.

关 键 词：模糊神经网络 参数辨识 结构辨识 算法 

分 类 号：TG156[金属学及工艺—热处理]