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题名一种用于非线性动态辨识的新型神经网络
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作者
张剑
林瑞昌
毕天昊
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机构
广州番禺职业技术学院智能制造学院
台湾云林科技大学工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第8期1383-1391,共9页
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文摘
为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。
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关键词
自建递归型模糊神经网络
自建型模糊神经网络
多层神经元神经网络
非线性动态系统辨识
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Keywords
self-constructing recurrent fuzzy neural network
self-constructing fuzzy neural network
multi-layer perceptron neural network
nonlinear dynamical system identification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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