基于QPSO算法的模糊逻辑系统的设计及应用

发布时间：2018-01-03 20:41

  本文关键词：基于QPSO算法的模糊逻辑系统的设计及应用　出处：《辽宁工业大学学报(自然科学版)》2016年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：将TSK模糊逻辑系统与神经网络结合,设计五层模糊神经网络系统,采用量子粒子群(QPSO)智能算法调整模糊逻辑系统的参数,将所设计的智能系统应用于国际黄金价格的预测中。通过比较QPSO和BP算法的性能,预测性能指标和仿真结果表明所提出的设计方法是有效的,与BP算法相比取得了更好的效果。
[Abstract]:The TSK fuzzy logic system and neural network are combined, the five layer design of fuzzy neural network system, using quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm to adjust the parameters of the intelligent fuzzy logic system, the design of the intelligent system is applied to the prediction of the international price of gold. By comparing the performance of QPSO and BP algorithm, the prediction performance and simulation results show that the proposed method is effective, compared with the BP algorithm has better effect.

【作者单位】： 辽宁工业大学理学院;
【基金】：辽宁省高校基本科研业务资助项目(JW201615421)
【分类号】：TP18
【正文快照】： FAN Qiu-feng,WANG Tao,ZHANG Zhi-feng(College of Science,Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001,China)1985年,日本学者Takagi等[1]提出了T-S模型。1988年,Sugeno等[2]在T-S模型方法之上加以改进,增加一个无偏性约束,得到TSK模型。TSK模糊推理模型不仅可以用，

本文编号：1375526