自适应神经模糊推理系统的参数优化方法

摘要：

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)将模糊推理系统(FIS)中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数通过神经网络的自学习来整定,自动产生模糊规则和调整隶属度函数,解决了模糊控制系统中模糊推理规则主要根据专家经验设计、缺乏自学习能力、控制精度不高等问题.而在建立一个初始系统进行训练时,其训练次数、隶属度函数的数目及类型都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,其确定方法值得研究.本文应用自适应神经模糊推理系统对一个典型系统进行建模仿真,并提出三个参数的寻优方法.

关键词：模糊系统、自适应神经模糊推理系统、隶属度函数

所属期刊栏目：24

分类号：TP273+.4(自动化技术及设备)

资助基金：河南省杰出人才创新基金项目521000100:复杂工业过程控制技术及控制系统2005-2007

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：222-224