西南交通大学学报(自然科学版)
西南交通大學學報(自然科學版)
서남교통대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY
2000年
1期
102-105
,共4页
神经网络%Takagi-Sugeno规则基%遗传算法%优化
神經網絡%Takagi-Sugeno規則基%遺傳算法%優化
신경망락%Takagi-Sugeno규칙기%유전산법%우화
提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基.利用Takagi-Sugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于一条染色体.这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度,化简模糊规则基.仿真实验也证实了这一点.
提齣瞭一種二層學習算法來優化模糊規則基.利用Takagi-Sugeno模糊神經網絡對一箇模糊規則基進行參數學習,學習方法為梯度下降法,然後利用遺傳算法對規則基進行結構調整,採用二進製編碼方法,一條規則對應于一箇基因位,一箇規則基對應于一條染色體.這種二層優化方法能較好地減少模糊規則基的冗餘度,化簡模糊規則基.倣真實驗也證實瞭這一點.
제출료일충이층학습산법래우화모호규칙기.이용Takagi-Sugeno모호신경망락대일개모호규칙기진행삼수학습,학습방법위제도하강법,연후이용유전산법대규칙기진행결구조정,채용이진제편마방법,일조규칙대응우일개기인위,일개규칙기대응우일조염색체.저충이층우화방법능교호지감소모호규칙기적용여도,화간모호규칙기.방진실험야증실료저일점.
