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本文研究了一种基于自动生成规则的模糊神经网络的系统辨识方法。该方法利用样本数据自动生成模糊规则，再利用模糊逻辑的万能逼近能力来逼近理想输出，并且能根据样本数据自动调整学习参数以及自动增加、删除或修改模糊规则以优化模糊模型。仿真结果表明本文的辨识方法是可行的。
基于自动生成规则的动态模糊神经网络的系统辨识
【摘 要】
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本文研究了一种基于自动生成规则的模糊神经网络的系统辨识方法。该方法利用样本数据自动生成模糊规则，再利用模糊逻辑的万能逼近能力来逼近理想输出，并且能根据样本数据自
【机 构】
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烟台大学计算机科学与技术学院,烟台,264005
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
【发表日期】
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2009年期
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