递归函数模糊神经网络

递归函数模糊神经网络是一种多功能神经网络，通常用于处理具有复杂非线性和强耦合特性的系统。这种网络结构由多个模糊神经网络组成，并通过反馈回路进行信息传递和处理。

基于这个概念，研究人员提出了一种新型多功能递归模糊神经网络(MRFFNN)。该网络由两个具有Takagi-Sugeno-Kang模糊规则的模糊神经网络组成，一个用于生成输出，另一个用于确定系统的状态。这两个网络之间的反馈回路可以实现信息的传递和更新。

针对无人机姿态控制系统的非线性和强耦合特性，研究人员提出了基于自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统。这个系统通过优化和改进四层模糊神经网络，并设计了自结构动态递归模糊神经网络来提高系统的性能和稳定性。该网络使用基于Lyapunov函数的方法来证明系统的稳定性。

因此，递归函数模糊神经网络是一种能够处理非线性、强耦合系统的神经网络结构，通过反馈回路和模糊规则实现信息的传递和处理，可以应用于姿态控制等领域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于多功能递归模糊神经网络 (MRFFNN)混沌时间序列预测(Matlab完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/m0_57362105/87780970)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [论文研究-基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_39840914/11399099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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