神经模糊理论在模糊建模中的应用

摘要：

在模糊建模的辨识算法研究中,大多采用的是模糊系统,但因其缺乏自学习和自适应能力,要研究和建立精度较高的模糊模型比较困难,而神经网络可直接从样本中进行有效的学习,并优化模糊系统的性能.为此,将给定的系统数据应用聚类的方法,从大量的数据中抽取固定特征,应用神经模糊理论辨识系统,研究表明:建立的模糊模型可较好的逼近实际系统.

关键词：模糊系统、神经网络、聚类、逼近

所属期刊栏目：33

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2010-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：169-172