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文檔簡介
1、本文在分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和應用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中存在的一些問題，進行了以下方面的研究： 1、針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器一般存在著在線權(quán)值調(diào)整計算量大、訓練時間長等缺點，提出一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的優(yōu)化方法：在線自學習過程中僅對控制性能影響大的控制規(guī)則相關(guān)的權(quán)值進行修正，以減小計算量，加快訓練速度。 2、資源分配網(wǎng)絡(luò)(RAN)是一種著名的在線RBF網(wǎng)學習算法，該算法在學習過程中根據(jù)需要動態(tài)分配隱節(jié)點，但網(wǎng)絡(luò)
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