基于粒子群算法的模糊大腦情感學(xué)習(xí)非線性系統(tǒng)辨識(shí)

摘要： 為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在解決非線性系統(tǒng)辨識(shí)問題上的精度，提出一種基于粒子群算法的模糊大腦情感學(xué)習(xí)模型。該模型包含大腦情感學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在利用系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，通過適應(yīng)度函數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的權(quán)重因子，提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率和辨識(shí)精度。在對(duì)連續(xù)攪拌反應(yīng)器系統(tǒng)辨識(shí)試驗(yàn)和對(duì)sin E強(qiáng)非線性對(duì)象逼近試驗(yàn)中，與常規(guī)模糊大腦情感學(xué)習(xí)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，本模型擁有...