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基于递归聚类与相似性的模糊神经网络结构设计.pdf

该递归模糊神经网络（RFNN）是基于隶属度层的递归，阅读者可以根据自己的需要在此基础上改为其它层的递归模糊神经网络。

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1 引言 　　无刷励磁系统是指交流激磁机和安装于电枢上的旋转整流器。交流激磁机的转子上装有整流器，使交流激磁机电枢产生的交流电直接经整流供主发电机励磁，通过调节激磁机的励磁电流可改变主发电机的励磁。由于这种励磁系统取消了集电环和电刷装置，故又称为无刷励磁系统。图中虚线框内为旋转部分。在同步发电机主轴上安装一台三相交流励磁发电机，该励磁发电机的定子绕组和转子绕组与一般交流发电机相比是反装的，即定子励磁，转子发电。无刷励磁系统的组成，所谓无刷励磁系统，是指同步发电机的励磁能源是通过导电体直接硬连接传递的，而不是通过某些转换连接机构如滑环-碳刷进行电能传递。目前，越来越多的大型无刷励磁发电机组在电

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针对异构无线网络的接入选择问题，在考虑用户业务类型和网络状态的前提下，提出了一种基于蜻蜓算法优化模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法。针对模糊神经网络收敛速度低的问题，利用蜻蜓算法对模糊神经网络第二层和第五层的隶属度函数参数进行寻优，以得到模糊神经网络隶属度函数参数的初始值。系统根据不同业务类型下用户对网络的偏好程度和网络的输出评分为用户选择最适合的网络。实验结果表明，利用蜻蜓算法优化模糊神经网络能够提高模糊神经网络的收敛速度，提高系统吞吐量，降低接入阻塞率，并在一定程度上减少切换次数。

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