一种分布式递归神经网络在非线性系统建模中的应用

摘要：

该文选用Ｅｌａｍｎ网络构造了一个分布式动态递归神经网络，用于建模和辨识非线性系统模型。文章提出了采用Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型作模糊分类器，将输入样本空间进行模糊分割成多个空间，用于子模型建模；并利用输入数据对各子模型的隶属度，对输出预测值进行整体集成。通过仿真实例可以证明，该方法与单个神经元网络相比，可以明显提高模型的精确度和泛化能力。

关键词： Elamn网络 分布式 动态递归神网络 模糊分类器

作者: 杨慧中 张素贞

作者单位: 理工大学自动化所(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届过程控制科学报告会

会议地点: 承德

会议语种:中文

页码: 364～368

在线出版日期: 1999-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）