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(1)都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; (2)不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; (3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。不同之处:(工作机制方面:
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(1)非线性 (2)分布处理 (3)学习并行和自适应 (4)数据融合 (5)适用于多变量系统 (6)便于硬件实现
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一、无监督学习神经元网络 竞争学 Kohonen习和自组织网络。 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输。出单元j用w连接。输入的数目即为输入的维数,输出的数目即为输入数据要聚类的数目
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(1)依赖于初始条件。 (2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快。 (3)有些方法,如 Davison-Fletcher-Powell--直接依赖于至少一阶导数;共轭梯度法隐含地依赖于梯度
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Exercise 2.3(Inverted Pendulum: Gaussian Membership Functions): Suppose that for the inverted pendulum example, we use Gaussian membership functions as defined in Table 2. 4 on page 53 rather than the triangular membership functions. To do this, use the same center values as we had for the triangular membership functions, use the\left\and\right\membership functions shown in Table 2. 4 for the outer edges of the input
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this problem you will study how to represent various concepts and quantify various relations with membership functions when there is more than one universe of discourse. Use minimum to quantify the\and.\For each part below, there is more than one correct answer. Provide one of these and justify your choice in each case. Also, in each case draw the three-dimensional
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There are many concepts that are used in fuzzy sets that sometimes become useful when studying fuzzy control. The following problems introduce some of the more popular fuzzy set concepts that not treate were not treated earlier in the chapter. (a)The\support\ of a fuzzy set with membership function (x) is the(crisp) set of all points x on the universe of discourse such
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相同之处 ( 1) 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; (2) 不需要数学模型进行描述,但都可用 数学工具进行处理; (3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现
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竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数,输出的 数目即为输入数据要聚类的数目
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模糊系统辨识的问题分类 1、静态系统的辨识,它包括: (1)参数辨识 (2)结构辨识 2、动态系统的辨识 (1)结构辨识 (2)系统行为的辨识
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