一种用于非线性系统辨识与控制的自组织模糊神经网络

发布时间：2017-10-30 07:38

  本文关键词：一种用于非线性系统辨识与控制的自组织模糊神经网络

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【摘要】：提出了一种自组织模糊神经网络(Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN),采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC(SchwarzRissanen Information Criterion)准则设计模糊系统。将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响。仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能。
【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;华东理工大学理学院;
【关键词】： 模糊控制 模糊系统 自组织模糊神经网络 非线性控制
【基金】：国家自然科学基金(61075070);国家自然科学基金重点项目(11232005)
【分类号】：TP273.4;TP183
【正文快照】： 模糊逻辑控制器是一种基于IF-THEN模糊规则的专家系统[1],它的优点是不需要预先知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有知识和经验设计优良的控制系统[2-3]。模糊逻辑控制特别适合于那些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程系统,现已被广泛应用于各个领

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1 王旭e，

本文编号：1116748