自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究

摘要：

模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题.自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数.在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研究.该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法.

关键词：自适应神经网络、模糊系统、隶属度函数

所属期刊栏目：22

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-10-20（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：140-143