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基于粒子群算法的模糊大脑情感学习非线性系统辨识
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作者 孙园 曾惠权 +3 位作者 欧阳苏建 高佳倩 王绮楠 林智勇 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期25-32,共8页
为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络... 为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络学习效率和辨识精度。在对连续搅拌反应器系统辨识试验和对sin E强非线性对象逼近试验中,与常规模糊大脑情感学习模型、BP神经网络和RBF神经网络相比,本模型拥有更高的逼近能力和更快的收敛速度,解决了基于试错法导致的模型参数调整时间长、模型不稳定等问题,为辨识的实际应用提供了可行的模型选择。 展开更多
关键词 粒子群算法 类脑神经网络 大脑模糊情感学习模型 神经网络系统辨识 非线性系统
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