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一种基于模糊神经网络的非线性系统模型辨识方法
引用本文:李映, 白本督, 焦李成. 一种基于模糊神经网络的非线性系统模型辨识方法[J]. 电子与信息学报, 2002, 24(3): 355-360.
作者姓名:李映  白本督  焦李成
作者单位:1. 西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,西安,710071
2. 西安电子科技大学296信箱,西安,710071
基金项目:国家教育部博士点基金,国家部级基金
摘    要:该文提出一种非线性系统的模型辨识方法。通过结构的辨识(学习)和参数的辨识(学习),构造了一个模糊神经网络,经调整网络的权值,获得一个精确的模糊模型。对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。

关 键 词:模糊神经网络   结构辨识   参数辨识   系统辨识
收稿时间:2000-01-12
修稿时间:2000-01-12

A model identification approach of nonlinear-systems based on fuzzy neural networks
Li Ying, Bai Bendu, Jiao Licheng. A model identification approach of nonlinear-systems based on fuzzy neural networks[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2002, 24(3): 355-360.
Authors:Li Ying  Bai Bendu  Jiao Licheng
Affiliation:Key Lab. for Radar Signal Processing Xidian University Xi' an 710071 China;P. O. Box 296 Xi'an 710071 China
Abstract:This paper presents a model identification approach of nonlinear-systems. Through structure identification (learning) and parameter identification (learning), a fuzzy neural network is constructed. Having adjusted the weights of the fuzzy neural network, a precise fuzzy model is obtained. Finally, the effectiveness of the proposed technique is confirmed by the simulation results of two nonlinear systems.
Keywords:Fuzzy neural networks   Structure identification   Parameter identification   System identification
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