基于密度聚类的神经模糊系统建模算法

神经模糊系统经常被用来对非线性系统建模,并能取得很好的效果.以往的模糊系统建模方法存在着输入空间划分个数难以确定和规则冗余的问题,这些问题阻碍了模糊系统的应用.基于动态阈值DENCLUE和相似规则合并的神经模糊系统建模算法DDTSRM(DENCLUE using a dynamic threshold and similar rules merging),首先在DENCLUE算法中使用动态阈值来合并密度吸引子,得到DDT算法.DDTSRM利用DDT算法不依赖初始参数的特点,解决了输入空间划分个数难以确定的问题.因为DDT算法可以得到任意形状和任意密度的聚类结果的特性,所以提高了模糊系统模型的准确性.辨识出模型的初始结构后,DDTSRM通过计算模糊集合之间的相似度来减少规则冗余,使模糊系统模型结构得到优化.最后利用BP算法对系统模型进行训练,进而提高系统的建模精度.以S-Y模糊系统模型为原型,在两输入一输出的非线性函数和Box-Jenkins数据上的仿真实验证明了DDTSRM算法在神经模糊系统建模应用的有效性,能够取得精确的建模效果.

Neuro-Fuzzy System Modeling with Density-Based Clustering