文献类型：期刊文章

作　　者：陈非[1] 敬忠良[1] 姚晓东[1]

机构地区：[1]上海交通大学电子信息学院航空航天信息与控制研究所,上海200030

出　　处：《控制理论与应用》

年　　份：2002

卷　　号：19

期　　号：4

起止页码：583-587

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法 ,采用一些特殊的处理 ,可以用递推最小二乘法 (RLS)来调整所有的参数 .以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候 ,用的是梯度下降法 ,具有容易陷入局部最小值点、收敛速度慢等缺点 ,而本算法则可以克服这些缺点 ,最后通过仿真验证了算法的有效性 .

关 键 词：模糊神经网络 快速参数学习算法  T-S模糊推理系统  多层前向神经网络 改进RLS算法  

分 类 号：TP183]