一种用于非线性系统辨识与控制的自组织模糊神经网络

摘要：

提出了一种自组织模糊神经网络(Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN),采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC (Schwarz&Rissanen Information Criterion)准则设计模糊系统.将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响.仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能.

关键词：模糊控制、模糊系统、自组织模糊神经网络、非线性控制

所属期刊栏目：42

分类号：TP273.4(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61075070;国家自然科学基金重点项目11232005

在线出版日期：2017-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：835-844,862