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[導(dǎo)讀]  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物,它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn),集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識別、信息處理于一體。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本形式

 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物,它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn),集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識別、信息處理于一體。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本形式

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有如下三種形式:

1.邏輯模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是具有模糊權(quán)系數(shù)或者輸入信號是模糊量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。上面三種形式的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所執(zhí)行的運(yùn)算方法不同。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無論作為逼近器,還是模式存儲器,都是需要學(xué)習(xí)和優(yōu)化權(quán)系數(shù)的。學(xué)習(xí)算法是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化權(quán)系數(shù)的關(guān)鍵。對于邏輯模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可采用基于誤差的學(xué)習(xí)算法,也即是監(jiān)視學(xué)習(xí)算法。對于算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則有模糊BP算法,遺傳算法等。對于混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),目前尚未有合理的算法;不過,混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般是用于計算而不是用于學(xué)習(xí)的,它不必一定學(xué)習(xí)。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用途

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于模糊回歸、模糊控制器、模糊專家系統(tǒng)、模糊譜系分析、模糊矩陣方程、通用逼近器。

在控制領(lǐng)域中,所關(guān)心的是由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的模糊控制器。在這一章中.介紹模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)、遺傳算法、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理詳解

模糊控制的基本原理由如圖表示,它的核心部分為模糊控制器,如圖中虛線框中部分所示。模糊控制器的控制規(guī)律由計算機(jī)的程序?qū)崿F(xiàn)“,其算法過程:微機(jī)經(jīng)中斷采樣獲取被控量的精確值,然后將此量與給定值比較得到誤差信號E。一般選誤差信號E 作為模糊控制器的一個輸入量。把誤差信號E 的精確量進(jìn)行模糊量化變成模糊量,誤差E 的模糊量可用相應(yīng)的模糊語言表示,得到了誤差E 的模糊語言集合的一個子集e。再由e 和模糊控制規(guī)則R 根據(jù)推理的合成規(guī)則進(jìn)行模糊決策,得到模糊控制量u。

為了對被控對象施加精確的控制,還需要將模糊量u 轉(zhuǎn)換為精確量,這一步

驟在圖3-1中稱為非模糊化處理。得到了精確的數(shù)字控制量后,經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換變?yōu)?/p>

精確的模擬量送給執(zhí)行機(jī)構(gòu),對被控對象進(jìn)行一步控制。然后,中斷等待第: 二次采樣,進(jìn)行第二步控制。。.。。這樣循環(huán)下去,就實(shí)現(xiàn)了被控對象的模糊控制。

模糊控制器的設(shè)計

模糊邏輯控制器(Fuzzy Control ler) 簡稱為模糊控制器(Fuzzy Logi c

Controller),因?yàn)槟:刂破鞯目刂埔?guī)則是基于模糊條件語句描述的語言控

制規(guī)則,所以模糊控制器又稱為模糊語言控制器。模糊控制器的組成框圖見圖

 

它包括有: 輸入量模糊化接口、數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫、推理機(jī)和輸出解模糊

接口五個部分。

(1) 模糊化接口(Fuzzy Interface)模糊控制器的輸入必須通過模糊化才

能用于控制輸出的求解,因此實(shí)際上它是模糊控制器的輸入接口。其主要作用是

將真實(shí)的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個模糊矢量。

數(shù)據(jù)庫用來定義模糊控制器中語言控制規(guī)則和

(2) 數(shù)據(jù)庫(Data Base,DB)數(shù)據(jù)庫用來定義模糊控制器中語言控制規(guī)則和

模糊數(shù)據(jù)操作,它存儲著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊等相關(guān)知識。

(3) 規(guī)則庫(Rule Base,RB)

規(guī)則庫包含若干模糊控制規(guī)則。即以“if.。 then.。。”形式表示,對專家控制經(jīng)驗(yàn)集成而形成的模糊條件語句。語言控制規(guī)則庫通過一系列語言控制規(guī)則來表征控制目標(biāo)和該領(lǐng)域?qū)<业目刂撇呗?,它是根?jù)被控系統(tǒng)的行為特性和專家的控制經(jīng)驗(yàn)總結(jié)編寫而成的。由規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫

這兩部分組成整個模糊控制器的知識庫(KB-Knowledge Base)。

(4) 推理與解模糊接口(Inference and Defuzzy-Interface)

推理是模糊控制器中,根據(jù)輸入模糊量,由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關(guān)系方程,并獲得模糊控制量的功能部分。推理結(jié)果的獲得,表示模糊控制規(guī)則推理功能已經(jīng)完成。但是,所獲得的結(jié)果仍是一個模糊矢量,不能直接用來作為控制量,還必須進(jìn)行一次轉(zhuǎn)換,求得清晰的控制量輸出,即為解模糊。通常把輸出端具有轉(zhuǎn)換功能作用的部分稱為解模糊接口。

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