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1.
文中在系统研究各种模糊神经网络的基础上,通过在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,提出了一种新型的补偿递归模糊神经网络(CRFNN)。在此基础上,进一步提出了一种序贯学习策略对网络进行结构辨识,可有效确定模糊规则的条数及相关参数的初始值。文中还针对CRFNN的特点,通过改进BP算法,对CRFNN网络的结构参数进行学习。通过对典型非线性系统的建模计算,结果表明:文中的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力。 相似文献
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对于复杂的非线性离散系统,提出将模糊聚类算法同神经网络相结合,使用衡量聚类有效性的S函数确定模糊规则数目,进而确定模糊神经网络的结构;控制器的设计应用LMI方法。以典型的非线性系统二级倒立摆为例,在Matlab中进行仿真实验,结果表明,基于聚类算法的神经网络控制能够在较大范围的初始状态下使系统获得稳定。 相似文献
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提出一种基于T-S模型的非线性系统模糊聚类辨识方法,对T-S模糊模型的前提部分和结论部分进行分开辨识,既简化该模型的辨识步骤,又提高它的泛化能力,同时也解决了T-S模糊模型随辨识系统复杂程度提高而规则数增大的问题。对一个非线性系统辨识的仿真结果验证了这种模糊聚类辨识方法的有效性。 相似文献
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针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构,仿真研究证明该方法是有效的和可行的。 相似文献
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针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构。仿真研究证明该方法是有效的和可行的。 相似文献
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生化需氧量是污水处理过程中评价水质的重要指标之一,神经网络软测量是解决其在线测量困难的主要方法。污水处理是一个动态的过程,而前馈神经网络由于缺乏动态性而难以保证对其的测量精度。本文提出了一种自组织递归模糊神经网络,建立了内部的反馈连接以增强网络动态性能,通过评估神经元的互信息关系和激活强度以增长或修剪规则层神经元,采用梯度下降学习算法进行参数更新,并结合自适应学习率以提高收敛精度。通过对实际污水厂数据的实验结果表明,本文提出的模型结构更紧凑,对出水生化需氧量的预测精度更高。 相似文献
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赵宝江 《计算机工程与应用》2011,47(21):153-156
基于T-S模型,提出一种非线性系统的模型辨识方法。利用蚁群聚类算法来进行结构辨识,确定系统的模糊空间和模糊规则数。在聚类的基础上,利用遗传算法辨识模糊模型的后件加权参数,得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。仿真结果验证了该方法的有效性,表明该方法能够实现非线性系统的辨识,辨识精度高,可当作复杂系统建模的一种有效手段。 相似文献
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基于递归神经网络的一类非线性无模型系统的自适应控制 总被引:10,自引:0,他引:10
给出了基于递归神经网络非线性无模型的自适应控制方案,它具有灵活、简单、方法等特点,可以处理传统方法和非线性无模型系统自适应控制方法不能控制或控制效果不理想的非线性对象。理论分析和仿真结果证明了这种方法的优越性。 相似文献
10.
直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量
作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network, DRFNN) 的输入,而由DRFNN 的反馈矩阵
描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN 控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网
络(traditioanl fuzzy neural network, TFNN) 因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题.在电液伺服系统中的
应用结果表明:直接自适应DRFNN 控制算法相对于TFNN 控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越
性. 相似文献
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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2-4-1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
12.
本文对基于T-S模型FNN的网络入侵检测方法进行系统地研究与分析.解决了T-S模型网络的前件网络模糊参数和后件网络连接权的学习问题.采用1998年林肯实验室数据集,运用统计分析的方法对数据进行特征选取,并进行归一化处理.最后进行网络入侵检测方法的建模,在Matlab仿真平台上进行仿真实验,结果表明基于T-S模型FNN的网络入侵检测方法具有很好的应用价值. 相似文献
13.
本文提出一种在线变结构补偿模糊神经网络训练算法.该在线变结构算法,使得出的网络结构简单.并且由于该网络引入了补偿模糊神经元,使网络能对模糊规则进行在线的训练.将此算法应用到仿射非线性动态系统和大时滞线性动态系统的内模控制中.仿真结果表明,该方法能有效的控制动态过程,具有较好的自适应性和鲁棒性. 相似文献
14.
基于回归神经网络自适应快速BP算法 总被引:3,自引:0,他引:3
动态递归网络Elman网络结构简单,运算量少,适合于实时系统辨识。以Elman网络结构推导了在线学习算法。针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点,提出了一种改进的自适应BP算法,运用到回归神经网络,提高了在线学习的速度与收敛速度,仿真实验表明了此算法的有效性和快速性。 相似文献
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针对葡萄酒品质预测模型难以建立的问题,提出一种基于模糊递归小波神经网络的葡萄酒品质预测模型。利用葡萄酒物理化学指标和品酒师打分作为模型的输入输出,采用梯度下降算法在线学习隶属函数层中心、宽度和小波函数平移因子、伸缩因子、自反馈权重因子以及输出层权值。仿真实验时,首先利用Mackey-Glass混沌时间序列进行了性能测试,然后利用UCI数据集葡萄酒品质数据对所建立的品质预测模型进行了验证。结果显示,与多层感知器、径向基函数神经网络等传统前馈神经网络相比,构建的模糊递归小波神经网络品质预测模型具有更高的预测精度,更加适合于葡萄酒的品质预测。 相似文献
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提出了一种基于改进的模糊ISODATA聚类的BP神经网络算法,增强了其处理大样本的分类能力,可以很好地解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性和泛化能力差等神经网络的固有问题。将其应用于消费者个人信用评估中,通过实验对比表明该算法精度较高,容错性好。 相似文献