一種新型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制中的應(yīng)用.pdf

1、模糊系統(tǒng)善于表達(dá)人的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)，可以處理帶模糊性的信息，這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做不到的；但另一方面模糊系統(tǒng)的規(guī)則和隸屬函數(shù)等設(shè)計(jì)參數(shù)只能靠經(jīng)驗(yàn)來選擇，很難自動(dòng)設(shè)計(jì)和調(diào)整，這是模糊系統(tǒng)的主要缺點(diǎn)。因此若能用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造模糊系統(tǒng)，就可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法，根據(jù)輸入輸出樣本來自動(dòng)設(shè)計(jì)和調(diào)整模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)功能。 本文提出了一種使用平均（Average）模糊算子來計(jì)算每條規(guī)則適用度的模糊推理模型，并用一種分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、來構(gòu)造該模糊推理系統(tǒng)。該網(wǎng)絡(luò)采用最速下降學(xué)習(xí)方法，利用樣本數(shù)值信息，對(duì)模糊隸屬函數(shù)參數(shù)和規(guī)則激勵(lì)強(qiáng)度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，自動(dòng)提取模糊if—then規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)了模糊系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能。該系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上類似MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而在功能上是模糊系統(tǒng)，我們稱之為FMLP（Fuzzy Multilayer Perceptrons）。仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了FMLP結(jié)構(gòu)的合理性和算法的有效性。 模糊控制器的性能主要受限于是否可以找到合適的模糊規(guī)則。本