【摘 要】
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针对基于梯度下降的模糊递归神经网络训练效率低、容易陷入局部极小的缺点,本文基于回声状态网络（Echo State Networks,ESNs）和TS模型提出一种新的模糊模型结构———模糊回声
【机 构】
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哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所,哈尔滨理工大学电子科学与技术系
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针对基于梯度下降的模糊递归神经网络训练效率低、容易陷入局部极小的缺点,本文基于回声状态网络（Echo State Networks,ESNs）和TS模型提出一种新的模糊模型结构———模糊回声状态网络（Fuzzy Echo State Networks,FESNs）.FESNs由多条TS类型的模糊规则组成,规则后件采用ESNs网络.研究表明,TS模型和ESN都可以看做是FESN模型的某种特例,而且FESNs具有较强的非线性映射能力、局部反馈以及学习算法稳定等特点.同时,其模型参数确定方法与经典TS模型以及E
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