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《自适应神经模糊推理系统及其参数分析》.pdf


文档分类:IT计算机 | 页数:约4页 举报非法文档有奖
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自适应神经模糊推理系统及其参数分析杨媛媛忽懊允视ι窬:评硐低纷’啦爿∞×芦爿∽蔓摘要:该文介绍了自适应神经模糊推理系统的结构原理和推理方法。针对典型非线性系统.借助蠥的功能讨论训练次数、隶属度函数的数目及类型对自适应神经模糊推理系统闹苯佑跋欤:笮远窍咝韵低车慕徊窖芯看蛳铝嘶 文献标识码:文章编号:——∞—∞—乎,,,近年来,模糊神经网络丫晌H嗣枪刈⒌娜鹊阒唬挥τ玫礁丛庸探:吐呒评碇校蒙窬绫硎灸:统使构造网络结构有了依据。又可以根据模糊推理规则的形式,利用神经网络的学****能力进行复杂的模糊推理,具有并行运算速度快的优点0焉窬绾湍:低秤谢岷系哪康氖俏A烁玫胤⒒由窬绲难肮δ芎湍:低炒砟:蚨ㄐ灾J兜哪力。模糊神经网络能同时自动地识别模糊逻辑规则、整定隶属度函数和相关参数。它不同于普通的神经网络,模糊逻辑神经网络的参数具有明确的物理意义。渤粕窬:评硐低常甏酰琂岢龅腁慕峁梗用自适应网络实现的一个模糊系统。自适应神经模糊推理系统溆赥饕籗评淼哪:窬纾⑶一谑建模,自动产生模糊规则和隶属度函数,而不是基于经验或者直觉给定。为简单起见。我们假定所考虑的模糊推理系统有两输人蚘,单输出对于一阶:P停哂衖两条模糊规则的普通规则集如下】:矿磀忍与该模型相应等效的峁谷缤糽所示。层耗:牧ナ舳龋范烁ㄊ淙寺隳:某潭取U饫镅∮昧酥有图绞淙階结构其中:琧是参数集。当参数改变时,钟型甬数也改变,这样展示了模糊集的不同隶属度甬数形式。本层参数称为前提参数。层赫獠愕慕岬闶鞘淙胄藕诺幕硎玖斯嬖虻募だ慷取层赫獠愕慕岬闶且桓霰暌訬的固定结点。表示第豕嬖虻募だ慷扔胨泄嬖虻募だ慷戎偷谋龋本层的输出称为归一化激励强度。作者简介:杨媛媛魃先娜耍妒浚饕Q芯糠较蛭H斯ぶ悄苡肴砑扑悖涣祸懊一校妒浚饕Q芯糠较蛭;·弧と斯ぁ雎炊仁端媒邮鮰·电脯知识与技术.广东技术师范学院天河学院计算机科学与技术系,广东广州;愀坌驴萍牛愣ǘ关键词:自适应;神经模糊;非线性:隶属度中图分类号:.瑃;—。—。;矿鸽函数收稿日期:电一体化。,.,,.猰篹.甧://甦畁.——琇,,.珼:甀猯瑆猦.占‘霄:本栏目责任编辑:唐一东—
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∑两厂豢蒷。霹工鵃声饃窍咝韵低辰<安问治省⒔ǚ直鸲源巳刑致塾胙芯。崧参考文献:啪呲㈣啷㈣∽蛳层赫獠愕拿恳桓鼋岬闶墙岬愫淖允视岬恪緇】其中:皇谴硬传来的归一化激励强度,㈣枋墙岬愕牟问静悴问称为结论参数。层菏且桓龉潭ń岬悖扑闼行藕胖妥魑W苁涑觯对此网络模型可通过如表镜幕旌涎八惴ɡ幢媸禔参数。自适应神经模糊推理系统浜诵氖且桓錾窬R荒:P停过引入人类经验和知识嬖,实现了输入一输出的非线性映射,并且根据训练数据不断地反复学****更新自己的结构参数,之后产生一个由若干条模糊规则组成的模糊推理系统。其中训练次数、隶属函数的类型和隶属度函数的数目都足可优化参数岬1疚木鸵源巳霾问挠跋於宰允视δ:窬系统进行分析。下面以一个非线性模型为例:一一钞,在什,壳淠诘燃涓粞∪龅阕魑Q盗肥荩紫热我庋《ㄈ第淼年表媸禔参数的方法个参数,譬如采用广义的钟型隶属度函数,隶属度函数的数目为酰盗反问次。训练结果如图尽训练次数分别取、、,和,其他参数保持不变。盗泛蟮氖涑鲇训练数据的均方根误差曲线如图尽?杉孀叛盗反问脑龃蟆>礁差越小,精度越高。在省綺】区间内等间隔选取个点作为训练数据,先自定义确定隶属度函数和训练次数,譬如采用广义的钟型

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  • 上传人qucheng26364
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  • 时间2021-06-12