基于修剪策略的D-FNN直接逆控制算法研究

摘要：

神经网络是模拟人脑结构,它具有大规模并行及分布式信息处理能力,但是不能处理和描述模糊信息.模糊系统具有推理过程容易理解,但它很难实现自适应学习的功能.如果结合神经网络与模糊系统,可以取长补短.基于此,本文提出了一种新型动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,D-FNN)学习算法.因为它具有结构和参数同时调整且学习速度快等优点,所以既可以在模糊逻辑系统中包含低级的神经网络学习和计算功能,也可以为神经网络提供高级的类似人的思维和推理的模糊逻辑系统.此外,本文还开发了生物医学工程应用算法程序,针对药物注射系统的直接逆控制案例进行了仿真,结果表明:D-FNN具有实时学习和控制能力强、参数估计和结构辨识同时进行等优点.

关键词：动态模糊神经网络、神经网络、模糊逻辑、模糊规则

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资助基金：广东省教育厅省级重大科研项目2014KZDXM063;广东省智慧城市基础设施健康监测与评估工程技术研究中心,国家自然科学基金青年基金61803087,kg33201,61703104

在线出版日期：2019-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1599-1605