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《广东工业大学》 2005年
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模糊神经网络研究

程冰  
【摘要】:现代科技的飞速进步,促使控制理论向着更复杂、严密的方向发展。这其中模糊控制和神经网络控制由于其非线性和不依赖对象的数学模型等特点倍受人们的关注。模糊系统善于表达知识,推理类似于人的思维,但过于依赖人的主观因素,缺乏学习和适应的能力;神经网络结构可变,具有较强的自组织、自学习的能力,但是不具有结构性知识表达能力,网络参数缺乏物理意义,且在学习过程中易陷入局部极值。所以将二者的特点结合起来形成模糊神经网络就成了一种必然的趋势。 本论文主要在综合介绍模糊逻辑控制原理和神经网络理论以及模糊神经网络的理论知识基础上,针对系统输入空间难以优化,规则提取困难的缺点,提出了将聚类算法引入模糊神经网络,利用聚类算法来提取系统特征,优化输入空间,从而生成自适应的系统模型,并通过仿真实验进行验证。论文的主要工作如下: 1.综合介绍了模糊控制、神经网络、模糊神经网络、聚类算法知识。 2.由于T—S模型是一种新颖的模糊推理模型,它以线性局域方程取代了一般推理过程中的常数,因此可以用少量的模糊规则生成较复杂的非线性函数。本文对两种应用模糊聚类技术的基于神经网络的T-S模糊推理模型的模糊神经网络进行了研究,前者是,由模糊聚类技术得出规则数,每条规则的适应度和后件部分由神经网络系统构成;后者在此基础上对结构进行简化,由模糊C聚类生成规则适应度,由简化的神经网络构成规则的结论部分,将无导师的学习算法与基于梯度的信息寻优算法相结合,并根据数据分布的密度自适应的调整聚类点的分布情况。 3.由于ANFIS系统的灵活性结合MATLAB软件强大计算、仿真功能,提出了基于减法聚类算法的ANFIS模糊神经网络,并给出了MATLAB实现的仿真实例。该系统能够依照聚类结果自适应的生成规则数目和确定系统结构,设定初始值,并利用算法对参数加以修正。以函数逼近为例说明新算法在自适应能力,建模精度及计算量等方面均优于原算法。
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP183

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