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1、本文提出了一種改進(jìn)的關(guān)系度聚類方法，進(jìn)而提出了一種綜合改進(jìn)的關(guān)系度聚類方法和梯度下降法的補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過對一非線性系統(tǒng)的建模，仿真結(jié)果表明，該網(wǎng)絡(luò)在建模精度、收斂速度上，均優(yōu)于常規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。提出了一種綜合改進(jìn)的關(guān)系度聚類方法和梯度下降法的遞歸補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過在常規(guī)補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二層引入遞歸環(huán)節(jié)，使其具有動(dòng)態(tài)映射能力。通過對一動(dòng)態(tài)非線性系統(tǒng)的建模，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)映射能力。最后，分析總結(jié)了
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