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关于基于动态模糊神经网络的权值调整
angusfy
2018-01-19 04:59:49
关于基于动态模糊神经网络的非线性系统的鲁棒自适应模糊神经控制中权值wk的自适应率问题。
算法是伍世虔写的动态模糊神经网络书的第9章提出的RAFNC结构的控制器。
131页图下说W需要进一步调整并通过9.30式的自适应率得到,但是9.30式中k,p,bk,等值都没说怎么得到的,有没有大佬能
详细讲下这个
调整W权值的自适应率
是怎么用的?相关几页书在下面。
万分感谢!!!
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关于基于动态模糊神经网络的权值调整
关于基于动态模糊神经网络的非线性系统的鲁棒自适应模糊神经控制中权值wk的自适应率问题。 算法是伍世虔写的动态模糊神经网络书的第9章提出的RAFNC结构的控制器。 131页图下说W需要进一步调整并通过9.30式的自适应率得到,但是9.30式中k,p,bk,等值都没说怎么得到的,有没有大佬能 详细讲下这个调整W权值的自适应率是怎么用的?相关几页书在下面。 万分感谢!!!
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基于
模糊神经网络
的供热负荷预测 (2015年)
首先在对供热负荷预测算法的发展现状主要成果阐述的基础上,对影响洪热预测因素采用模糊量化的方式进行研究处理,并由此推断将
模糊神经网络
算法应用于供热负荷预测可以得到良好的效果.研究模型的设计核心是BP神经网络,即将模糊量化后的影响因素作为系统的输入值,去
调整
神经网络的
权值
,从而得到预测的网络模型.建立预测模型和预测策略后,可以采用Matlab科学计算软件开发程序对预测模型效果进行模拟仿真,结果表明,预测的结果能够满足要求,相对误差在合理的范围内,并且
模糊神经网络
算法比单纯神经网络算法具有更好的预测精度和鲁棒特
研究论文-基于
模糊神经网络
的舰载机着舰动作识别方法.pdf
舰载机着舰动作识别是评估舰载机飞行员着舰
调整
技能的前提,对提供着舰训练反馈,提高飞行员着舰技能有重大意义.分析了舰载机着舰
调整
动作的特点,提出了一种基于
模糊神经网络
的舰载机着舰识别方法,用于实现小机动动作的识别.并以此为基础,讨论了该
模糊神经网络
的Alopex
权值
训练算法和识别结果聚类方法,最后利用人在回路的着舰仿真数据和专家识别结果对该算法进行了仿真验证,试验表明文中方法能够有效地实现舰载机着舰动作识别.
论文研究-基于T-S模型的
模糊神经网络
在股市预测中的应用.pdf
论文研究-基于T-S模型的
模糊神经网络
在股市预测中的应用.pdf, 采用基于 T-S模型的
模糊神经网络
,用改进的遗传算法来训练网络
权值
,隶属函数参数
调整
算法则采用动量法和学习率自适应
调整
相结合的策略 ,以上证指数和厦新电子 (个股 )为研究对象予以建模和预测 .结果表明 ,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力 ,对股票市场或类似的非线性经济系统的走势研判或其相应预测决策具有较好的应用价值.
一种基于
动态
模糊神经网络
的飞行数据模型辨识方法 (2006年)
针对飞行数据的特点,提出了一种基于
动态
模糊神经网络
(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过
动态
增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络
权值
的在线
调整
,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。
基于
模糊神经网络
的数据挖掘算法 (2008年)
提出一种基于
模糊神经网络
进行数据挖掘的新方法。构成
模糊神经网络
的模糊化层采用高斯函数计算5个模糊隶属度,高斯函数需要的均值、方差以及隶属度的中心值都可通过预先计算采集到的数据得到。模糊推理层采用取小取大运算代替常用的积和运算,加快了网络的推理速度。在
模糊神经网络
训练阶段,首先利用重心法对模糊化层输出进行反模糊化,再采用 BP思想,利用梯度法求误差值并进行反传
调整
隶属度函数的参数值。为提高网络推理精度和速度,通过设立相应的规则对网络进行裁剪,剪掉多余的节点和
权值
,最后依据一定的思想对产生的模糊规则进行简化和
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