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.1999年11月;12(9):1301-1319.
doi:10.1016/s0893-6080(99)00067-2。

HyFIS: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

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HyFIS: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

J金等。 神经网络. 1999年11月.

摘要

本文提出了一种自适应神经模糊系统HyFIS(混合神经模糊推理系统),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,并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,可以从训练示例中优化启发式模糊逻辑规则和输入输出模糊隶属函数:从数据生成规则阶段;神经模糊系统的规则调整阶段使用误差反向传播学习方案。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广泛的仿真研究。该方法可用于非线性动力系统的在线增量自适应学习预测和控制。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。

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