动态模糊神经网络非线性系统辨识新方法：T-S模型与5层网络结合

本文主要探讨了基于动态模糊神经网络的非线性系统辨识方法。在当前系统辨识领域的挑战下，模糊神经网络由于其在处理非线性复杂系统上的优势，逐渐成为研究热点。作者首先分析了模糊神经网络辨识的特点，包括结构简单、易理解、逼近速度快和适用性强，尤其对于多输入多输出的非线性系统表现突出。 文章的核心贡献在于设计了一种结合T-S模糊模型与5层动态模糊神经网络的辨识模型。T-S模糊模型以其灵活的规则表示和较强的表达能力，与神经网络的自适应学习能力相结合，旨在提高辨识精度和稳定性。通过参数学习算法，模型能够自我优化，减少局部极小问题，使得网络结构更加高效。此外，预处理技术的应用，如输入数据的归一化，不仅提高了辨识速率，还确保了数据的标准化处理，有利于网络训练的效率。 仿真结果表明，这种新型的辨识方法在实际应用中表现出较高的辨识精度和快速的学习能力，尤其是在控制复杂非线性系统的性能上，如机械手和直流电动机的案例所示。文献中提到的混沌优化和混合模糊神经网络的增量学习方法进一步增强了模型的自适应性和收敛效果。 总结来说，本文的工作为模糊神经网络辨识技术提供了一个创新的思路，即通过结合T-S模糊模型与动态模糊神经网络结构，并借助优化算法和预处理策略，有效地解决了非线性系统辨识中的难题。这一研究不仅提升了系统的辨识能力，也为其他领域的系统建模和控制提供了有价值的参考。