首页> 外文会议>Neural Networks, The 2007 IEEE International Joint Conference on >Nonlinear systems identification via two types of recurrent fuzzy CMAC
【24h】

Nonlinear systems identification via two types of recurrent fuzzy CMAC

机译:通过两种类型的递归模糊CMAC进行非线性系统识别

获取原文

摘要

Normal fuzzy CMAC neural network performs well for nonlinear systems identification because of its fast learning speed and local generalization capability for approximating nonlinear functions. However, it requires huge memory and the dimension increases
机译:普通的模糊CMAC神经网络具有快速的学习速度和逼近非线性函数的局部泛化能力,因此在非线性系统识别中表现良好。但是,这需要巨大的内存,并且尺寸会增加

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号