计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2010年
11期
1986-1992
,共7页
神经模糊系统%模糊建模%DENCLUE%动态阈值%相似度
神經模糊繫統%模糊建模%DENCLUE%動態閾值%相似度
신경모호계통%모호건모%DENCLUE%동태역치%상사도
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.
神經模糊繫統經常被用來對非線性繫統建模,併能取得很好的效果.以往的模糊繫統建模方法存在著輸入空間劃分箇數難以確定和規則冗餘的問題,這些問題阻礙瞭模糊繫統的應用.基于動態閾值DENCLUE和相似規則閤併的神經模糊繫統建模算法DDTSRM(DENCLUE using a dynamic threshold and similar rules merging),首先在DENCLUE算法中使用動態閾值來閤併密度吸引子,得到DDT算法.DDTSRM利用DDT算法不依賴初始參數的特點,解決瞭輸入空間劃分箇數難以確定的問題.因為DDT算法可以得到任意形狀和任意密度的聚類結果的特性,所以提高瞭模糊繫統模型的準確性.辨識齣模型的初始結構後,DDTSRM通過計算模糊集閤之間的相似度來減少規則冗餘,使模糊繫統模型結構得到優化.最後利用BP算法對繫統模型進行訓練,進而提高繫統的建模精度.以S-Y模糊繫統模型為原型,在兩輸入一輸齣的非線性函數和Box-Jenkins數據上的倣真實驗證明瞭DDTSRM算法在神經模糊繫統建模應用的有效性,能夠取得精確的建模效果.
신경모호계통경상피용래대비선성계통건모,병능취득흔호적효과.이왕적모호계통건모방법존재착수입공간화분개수난이학정화규칙용여적문제,저사문제조애료모호계통적응용.기우동태역치DENCLUE화상사규칙합병적신경모호계통건모산법DDTSRM(DENCLUE using a dynamic threshold and similar rules merging),수선재DENCLUE산법중사용동태역치래합병밀도흡인자,득도DDT산법.DDTSRM이용DDT산법불의뢰초시삼수적특점,해결료수입공간화분개수난이학정적문제.인위DDT산법가이득도임의형상화임의밀도적취류결과적특성,소이제고료모호계통모형적준학성.변식출모형적초시결구후,DDTSRM통과계산모호집합지간적상사도래감소규칙용여,사모호계통모형결구득도우화.최후이용BP산법대계통모형진행훈련,진이제고계통적건모정도.이S-Y모호계통모형위원형,재량수입일수출적비선성함수화Box-Jenkins수거상적방진실험증명료DDTSRM산법재신경모호계통건모응용적유효성,능구취득정학적건모효과.
