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为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态调整的全新优化算法。模糊C均值聚类算法是模糊辨识最常用的方法之一,该算法简单,计算效率高,但是对初始化特别敏感,容易陷入局部最优。为了解决这一问题,利用改进粒子群算法的全局搜索能力优化聚类中心,显著地提高了算法的辨识精度和效率。最后,针对非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。 相似文献
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为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S 模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行[t]分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络,能够优化网络参数配置,进而提高网络的预测精度。利用优化后的T-S模糊神经网络对实测交通流量进行预测,实验仿真表明优化的T-S模糊神经网络可有效提高交通流量预测精度,减小预测误差。 相似文献
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提出一种基于模糊C-均值算法和粒子群优化算法的混合聚类算法,该算法利用粒子群优化算法全局寻优的特点,有效地克服了模糊C-均值算法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点.实验表明,该算法具备良好的聚类效果. 相似文献
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基于改进粒子群算法的模糊神经网络及其在短时天气预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于改进粒子群模糊神经网络进行短时天气预测的方法,将粒子群算法与模糊人工神经网络进行融合,充分发挥粒子群算法全局寻优的优势。以上海地区天气预报作为实例,建立了基于改进粒子群算法的多模型模糊神经网络预报模型,试验结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度,得到了上海中心气象台有关专家的肯定。 相似文献
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采用改进PSO的非线性系统T-S模糊模型辩识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法。采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,用改进的粒子群优化(PSO)算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系统参数的最优估计。仿真结果表明该方法是有效的。 相似文献
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改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法 总被引:9,自引:4,他引:5
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数,对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明,Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足,而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。 相似文献
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针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。 相似文献
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模糊相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,该文采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解模糊相关机会规划的混合智能算法。最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性。 相似文献
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随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现“早熟”现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。 相似文献
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模糊机会约束规划是一类重要的模糊规划,它广泛地存在于许多领域中,微粒群算法已实现了对其的有效求解,但求解速度仍不能满足大规模模糊机会约束规划问题的求解,为了寻找更为高效的求解模糊机会约束规划的算法,通过采用模糊模拟产生样本训练BP网络以逼近模糊函数,然后应用微粒群算法并以逼近模糊函数的神经网络作为适应值估计及检验解的可行性,从而提出了一种求解模糊机会约束规划的混合智能算法。最后通过仿真结果说明了算法的正确性和有效性。 相似文献
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软件风险评估量化分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法.通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值.将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型.对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性. 相似文献
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Forecasting of Software Reliability Using Neighborhood Fuzzy Particle Swarm Optimization Based Novel Neural Network
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Pratik Roy Ghanshaym Singha Mahapatra Kashi Nath Dey 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2019,6(6):1365-1383
This paper proposes an artificial neural network (ANN) based software reliability model trained by novel particle swarm optimization (PSO) algorithm for enhanced forecasting of the reliability of software. The proposed ANN is developed considering the fault generation phenomenon during software testing with the fault complexity of different levels. We demonstrate the proposed model considering three types of faults residing in the software. We propose a neighborhood based fuzzy PSO algorithm for competent learning of the proposed ANN using software failure data. Fitting and prediction performances of the neighborhood fuzzy PSO based proposed neural network model are compared with the standard PSO based proposed neural network model and existing ANN based software reliability models in the literature through three real software failure data sets. We also compare the performance of the proposed PSO algorithm with the standard PSO algorithm through learning of the proposed ANN. Statistical analysis shows that the neighborhood fuzzy PSO based proposed neural network model has comparatively better fitting and predictive ability than the standard PSO based proposed neural network model and other ANN based software reliability models. Faster release of software is achievable by applying the proposed PSO based neural network model during the testing period. 相似文献
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为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(Grouping Parallel-Chaotic Particle Swarm Optimization,GP-CPSO),将分组粒子群优化算法与混沌思想相结合,并用该算法优化动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network,DFNN)参数,建立DFNN功放模型。引入分组的CPSO群算法,将种群划分为若干个组,每组单独计算,大大提高了收敛速度,同时将混沌思想运用到每个粒子当中去,避免早熟和局部最优,缩短了迭代时间。通过仿真结果可以看到,GP-CPSO优化后的动态模糊神经网络建模的训练误差减小到0.1以内,收敛速度提高32.5%,从而验证了这种建模方法有效且可靠。 相似文献
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从功能的观点出发,提出了一种基于粒子群优化算法的神经网络模糊规则抽取方法。该方法利用所要抽取模糊规则的表达形式,设计了规则的粒子三段表示方式,在粒子群算法优化过程中,采用两种更新方法,即离散化方法和连续化方法。该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种回归型神经网络。仿真实验表明,该方法可以抽取出保真度较高的符号规则。在实际应用中,采用模糊规则抽取算法,从丙烯腈反应器软测量模型中所得到的规则,提供了一种参数调节的指导性策略。 相似文献
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在充分研究了模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,给出一种能够自动生成模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型。通过茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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目前,高校学生就业形势严峻,针对企业看重的能力对学生做出评价,有助于企业选拔人才,同时也能提高学生的竞争力。采用层次分析法和模糊评价相结合的方式对高校学生的综合能力进行评价。为了解决模糊系统无法自动调整隶属函数参数的问题,有效结合模糊理论和神经网络架构的优点,提出了引入神经网络的综合评价改进算法;并设计具有时频局域化特性的小波神经网络,能够更好地模拟非线性函数,用于预测学生适合的职位。分析实验结果表明,基于改进模糊神经网络算法的能力评价模型与小波网络职位匹配模型,能够提升系统精度与自适应能力,评价结果客观,对学生的能力评价及就业选择具有指导意义。 相似文献