一种模糊神经网络的快速参数学习算法

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摘要：提出了一种新的模糊神经网络的快速参数学习算法，采用一些特殊的处理，可以用递推最小二乘法（RLS）来调整所有的参数，以前的学习算法在调整模糊隶属度函数的中心和宽度的时候，用的是梯度下降法，具有容易陷入局部最小值点，收敛速度慢等缺点，而本算法则可以克服这些缺点，最后通过仿真验证了算法的有效性。

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关键词：学习算法 神经网络 神经网 最小二乘法 梯度下降 模糊神经网络 快速参数学习算法 T-S模糊推理系统 多层前向神经网络 改进RLS算法