动态递归模糊神经网络在动态系统辨识中的应用

"基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识 (2003年)"这篇论文主要探讨了如何利用模糊系统和神经网络技术来提高动态系统的辨识精度。传统的模糊神经网络（TFNN）虽然在静态非线性映射的逼近上有显著效果，但由于其静态特性，不适用于动态系统识别。然而，实际工程中的控制系统往往涉及到动态行为，因此需要一种能够处理动态信息的网络模型。 论文提出了动态递归模糊神经网络（DRFNN），这是一种新型的神经网络结构，旨在解决动态系统的辨识问题。DRFNN的核心在于它能够利用系统的当前数据以及历史数据，从而更好地捕捉系统的动态特性。这种网络通过动态反向传播学习算法进行训练，该算法是基于DRFNN的数学模型推导得出的，并进行了改进，以提高学习效率和辨识准确性。 在仿真结果中，动态模糊神经网络表现出了优于传统模糊神经网络的辨识性能，特别是在识别具有纯时间延迟的动态系统时，DRFNN在精度和稳定性上都有所提升。此外，论文还提出了一种方法来确定网络权重和隶属函数参数的初始值，这有助于加快动态系统的辨识过程的收敛速度。 论文中提到，3层前馈神经网络（FNN）可以近似任何连续映射，但其静态特性不适合处理动态问题，会导致网络结构庞大，学习收敛速度慢且对外部噪声敏感。相比之下，动态递归神经网络为动态过程的辨识提供了更为有效的解决方案。模糊逻辑系统虽然也能逼近任意连续映射，但与静态神经网络结合后，无法有效地表征动态映射。DRFNN则结合了模糊逻辑和动态神经网络的优点，克服了这一局限。 这篇论文为动态系统的辨识提供了一个创新的工具，动态递归模糊神经网络不仅提高了辨识精度，还增强了对动态行为的适应性。这一研究对于理解和改进复杂动态系统的控制策略具有重要意义，尤其在自动化、信号处理和控制工程等领域有广泛应用前景。