系统仿真学报
繫統倣真學報
계통방진학보
JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
2006年
8期
2358-2361,2365
,共5页
非线性控制系统%辨识%控制%模糊神经网络%稳定性
非線性控製繫統%辨識%控製%模糊神經網絡%穩定性
비선성공제계통%변식%공제%모호신경망락%은정성
针对非线性动态系统特点,提出了一种新型的基于TSK模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic recurrent fuzzy neural networks),并给出了网络参数的迭代算法和基于李亚普诺夫稳定理论的收敛性证明.该动态回归网络由静态网络和内反馈动态回归网络组成,在结构上更好的拟合了非线性动态系统特点,应用于非线性动态系统的辨识和控制的试验结果也说明该动态回归模糊神经网络对解决非线性动态系统辨识和控制问题的有效性.
針對非線性動態繫統特點,提齣瞭一種新型的基于TSK模糊模型的動態迴歸模糊神經網絡DRFNN(Dynamic recurrent fuzzy neural networks),併給齣瞭網絡參數的迭代算法和基于李亞普諾伕穩定理論的收斂性證明.該動態迴歸網絡由靜態網絡和內反饋動態迴歸網絡組成,在結構上更好的擬閤瞭非線性動態繫統特點,應用于非線性動態繫統的辨識和控製的試驗結果也說明該動態迴歸模糊神經網絡對解決非線性動態繫統辨識和控製問題的有效性.
침대비선성동태계통특점,제출료일충신형적기우TSK모호모형적동태회귀모호신경망락DRFNN(Dynamic recurrent fuzzy neural networks),병급출료망락삼수적질대산법화기우리아보낙부은정이론적수렴성증명.해동태회귀망락유정태망락화내반궤동태회귀망락조성,재결구상경호적의합료비선성동태계통특점,응용우비선성동태계통적변식화공제적시험결과야설명해동태회귀모호신경망락대해결비선성동태계통변식화공제문제적유효성.
