东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报(自然科学版) ›› 2000, Vol. 21 ›› Issue (4): 354-356.DOI: -

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基于实值遗传算法的模糊神经网络辨识器

王振雷;顾树生   

  1. 东北大学信息科学与工程学院!辽宁沈阳110006;东北大学信息科学与工程学院!辽宁沈阳110006
  • 收稿日期:2000-08-15 修回日期:2000-08-15 出版日期:2000-04-15 发布日期:2014-10-29
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  • 基金资助:
    辽宁省自然科学基金资助项目!(26237)

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  • Received:2000-08-15 Revised:2000-08-15 Online:2000-04-15 Published:2014-10-29
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摘要： 提出了一种基于实值遗传算法(RVGA)的模糊神经网络辨识器·它常被用于非线性动态系统的辨识·通常模糊神经网络辨识器参数的训练采用反向传播学习算法(BP),但是用BP算法有训练时间长,容易陷入局部极小的问题·采用RVGA来训练模糊辨识器的参数,由于GA算法具有并行运算,多点寻优等特点,所以它运算速度快,容易实现全局寻优·传统的GA算法采用二进制编码,计算繁复且占用大量的空间·采用一种新的实数编码方法,在实数域上进行遗传运算,操作简便,特别适用于需要调整的参数较多的情况·仿真结果表明,该辨识器具有良好的逼近性能和较快的训练速度·

关键词: 实值遗传算法(RVGA), 模糊逻辑系统(FLS), 模糊神经网络(FNN), 辨识器, BP算法

Abstract: -

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