基于RPROP-DE算法的模糊RBF網絡非線性系統辨識.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近些年來，科技的迅猛發(fā)展，使系統辨識向著更為復雜，更加嚴密的方向發(fā)展。模糊RBF(radialbasisfunction，RBF)網絡非線性系統辨識，融合了神經網絡和模糊邏輯兩者的長處，展現出了強大的非線性映射能力。但是因為訓練模糊RBF網絡的傳統算法存在極易陷入局部極小值、早熟和辨識精度不理想等問題，所以針對這些問題進行了研究。
　　 首先，本文介紹了模糊RBF神經網絡的結構以及辨識原理。針對在模糊RBF神經網絡中廣泛使用的最

2、多的方法--遺傳算法和BP算法存在的收斂慢、容易陷入局部極值以及辨識精度不高的缺點，提出一種基于差分進化算法(DifferentialEvolutionAlgorithm，DE)的模糊RBF網絡進行非線性系統辨識的新方法。差分進化算法是一種強大的全局優(yōu)化搜索方法。差分進化算法收斂快、實現簡單，穩(wěn)定性極強，所需領域知識少，非常適合解決復雜的尋優(yōu)問題。
　　 然后，為了克服在模糊RBF網絡系統辨識中梯度對網絡權重變化的影響，用局部快

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