海菲斯

自适应神经模糊推理系统及其在非线性动力系统中的应用。提出了一种自适应神经模糊系统HyFIS(HyFIS),用于建立和优化模糊模型。该模型将神经网络的学习能力引入模糊逻辑系统中,为连接主义体系结构提供了语言意义。通过一个由两个阶段组成的混合学习方案,启发式模糊逻辑规则和输入输出模糊隶属函数可以从训练样本中进行优化调整:从数据生成规则阶段;采用误差反向传播学习方法对神经模糊系统进行规则整定。为了说明所提出的神经-模糊混合模型的性能和适用性,对非线性复杂动态系统进行了大量的仿真研究。该方法可用于非线性动态系统的在线增量自适应学习预测与控制。两个基准案例研究表明,所提出的HyFIS系统是一种优越的神经模糊建模技术。


zbMATH中的参考文献(参考文献13条)

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