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- 基于动态模糊神经网络的入侵检测系统北大核心CSCDCSTPCD
- 基于粗糙集和动态模糊神经网络的股市预测研究CSTPCD
- 分级在线自组织学习的 GD-FNN 算法研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：提出了基于椭圆基函数（EBF）的广义动态模糊神经网络（GD-FNN）算法。算法提取的模糊规则具有很好可理解性，可以作为建模工具，也可以作为知识提取的工具。广义动态模糊神经网络由于基于模糊ε－完备性，同时提出了一种新颖的在线参数分配机制，从而缓解了初始化的随机选择，且与输入变量不同值域没有关系，因而更容易构造一个较好性能的模糊系统。开发了仿真程序，对具体案例进行仿真，取得了较为理想的结果。
- 基于IPSO算法的回转窑煅烧带温度D-FNN预测控制北大核心CSCDCSTPCD
- 动态模糊神经网络在DTC系统中的应用北大核心CSCDCSTPCD
- 基于UCON和动态模糊神经网络的委托授权模型
- 高速公路入口匝道动态响应调节算法设计CSTPCD
- 滑动窗与修剪技术的动态模糊神经网络方法研究北大核心CSCDCSTPCD
- 基于动态模糊神经网络的电力谐波精确测量北大核心CSTPCD
- 基于DFNN的动态矩阵网络控制系统的应用研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统.利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能.在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想的控制效果.