2024-10-21 17:31
RBF 神经网络共有 4 个层,分别为输入层、模糊化层、模糊推理、输出层,输入层由两个节点组成,其作用是接收偏差和偏差变化率,将其传入下一层模糊化层,主要是根据模糊网络的规则,将其分为 7 个节点,把输入层的参数生成隶属度函数,第三层主要是将每个模糊规则的隶属度函数调节至合适值,然后通过第四层把模糊参数反模糊化,生成输出层三个参数,分别为 k p、ki、kd。图 6 是模糊神经网络结构图以及各层的关系式。
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