10.3969/j.issn.1007-7162.2014.01.007
一种粒子群-Mamdani 模糊神经网络的参数优化新算法
为了避免Mamdani模型参数优化易陷入局部最优,提出了构造Mamdani模糊神经网络的新算法。该算法用基于粒子群算法的模糊聚类确定Mamdani模糊神经网络的初始参数,然后用PSO算法对前件参数和后件参数进行优化。最后用梯度下降法对参数进一步寻优,从而实现模糊规则的自动调整、修改和完善。实验结果证明,该方法提高了Mamdani模糊神经网络的逼近能力。
粒子群算法、模糊聚类、模糊规则库、Mamdani模糊神经网络、优化、梯度下降法
TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目61202269
2014-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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