一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络
该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型--自适应模糊神经网络(AFNN).AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度.对空空导弹攻击区辨识的仿真结果验证了AFNN网络的有效性.
自适应模糊神经网络、模糊聚类、系统辨识、导弹攻击区
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TP391.4;TN-052(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划863计划;国家部级科研项目
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
332-337