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基于TS模糊神经网络的Fuzzy规则自动获取研究
引用本文:黄金才,陈文伟,黄宏斌,赵新昱. 基于TS模糊神经网络的Fuzzy规则自动获取研究[J]. 小型微型计算机系统, 2001, 22(5): 578-580
作者姓名:黄金才  陈文伟  黄宏斌  赵新昱
作者单位:国防科技大学系统工程与数学
基金项目:国家自然科学基金97670019项目资助
摘    要:Fuzzy规则的获取一直是模糊智能系统的一个瓶颈。醉在深入研究TS模糊神经网络的物理意义的基础上,给出了使用遗传算法优化模糊规则集的算法并提出了从训练后的TS模糊神经网络中抽取Fuzzy规则的可操作方法。分析和实验证明,这种方法可以实现且是有效的,对于Fuzzy规则自动获取的研究具有积极的借鉴意义。

关 键 词:TS 模糊神经网络 Fuzzy规则 遗传算法 自动获取 机器学习
文章编号:1000-1220(2001)05-0578-03

RESEARCH OF AUTOMATIC FUZZY RULE EXTRACTION BASED ON TS FUZZY NEURAL NETWORKS
HUANG Jin-cai CHEN Wen-wei HUANG Hong-bin ZHAO Xin-yu. RESEARCH OF AUTOMATIC FUZZY RULE EXTRACTION BASED ON TS FUZZY NEURAL NETWORKS[J]. Mini-micro Systems, 2001, 22(5): 578-580
Authors:HUANG Jin-cai CHEN Wen-wei HUANG Hong-bin ZHAO Xin-yu
Abstract:The extraction of fuzzy rules is always a bottleneck to fuzzy intelligent system. After the deep study of TS fuzzy neural networks' realistic meanings, the paper has presented an algorithm to optimize the set of fuzzy rules using genetic algorithm, and put forwards an operable method to extract fuzzy rules from the trained TS fuzzy neural network. The analysis and experiment have proved that the method is applicable and efficient, and it is attractive to the research of automatic fuzzy rule extraction.
Keywords:TS Fuzzy neural network  Fuzzy rule  Genetic algorithm
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