该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型--自适应模糊神经网络(AFNN).AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度.
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基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法.
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This paper presents a compound neural network model, i. e., adaptive fuzzy neural network (AFNN), which can be used for identifying the complicated nonlinear system.
该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。
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