价值工程
價值工程
개치공정
VALUE ENGINEERING
2011年
30期
269-271
,共3页
T-S模糊模型%神经网络%系统辨识
T-S模糊模型%神經網絡%繫統辨識
T-S모호모형%신경망락%계통변식
将T-S模糊模型与前馈神经网络相融合构造了一种新型的模糊神经网络,该模型采用基于梯度下降法和算法相结合的混合学习方法,其中梯度下降法用来训练高斯型隶属度函数的非线性参数,而算法用来训练线性参数,即权值.从理论上,证明了该模型对非线性函数的万能逼近能力.仿真实验表明,该模糊神经网络用于非线性动态系统辨识的有效性.
將T-S模糊模型與前饋神經網絡相融閤構造瞭一種新型的模糊神經網絡,該模型採用基于梯度下降法和算法相結閤的混閤學習方法,其中梯度下降法用來訓練高斯型隸屬度函數的非線性參數,而算法用來訓練線性參數,即權值.從理論上,證明瞭該模型對非線性函數的萬能逼近能力.倣真實驗錶明,該模糊神經網絡用于非線性動態繫統辨識的有效性.
장T-S모호모형여전궤신경망락상융합구조료일충신형적모호신경망락,해모형채용기우제도하강법화산법상결합적혼합학습방법,기중제도하강법용래훈련고사형대속도함수적비선성삼수,이산법용래훈련선성삼수,즉권치.종이론상,증명료해모형대비선성함수적만능핍근능력.방진실험표명,해모호신경망락용우비선성동태계통변식적유효성.
