基于遗传算法的模糊逻辑系统滚动学习方法
来源期刊:控制与决策2002年第2期
论文作者:邓建军 徐立鸿 吴启迪
文章页码:246 - 248
关键词:模糊逻辑;数据窗;滚动优化;差分进化;参数学习;
摘 要:基于遗传算法的模糊逻辑系统滚动学习方法是一种局部优化策略 ,它针对参数空间内的局部区域 ,由区域内输入输出数据对提取模糊规则 ,并对规则参数进行调整 ,参数学习采用差分进化算法。采用既包含区域内数据 ,又包含区域外数据的滚动数据窗技术 ,保证对局部模糊规则的参数调节不致影响系统在相邻区域的逼近性能。算法在保证精度的前提下大大减少了计算量 ,使遗传算法能应用于模糊逻辑系统的在线学习。
邓建军,徐立鸿,吴启迪
摘 要:基于遗传算法的模糊逻辑系统滚动学习方法是一种局部优化策略 ,它针对参数空间内的局部区域 ,由区域内输入输出数据对提取模糊规则 ,并对规则参数进行调整 ,参数学习采用差分进化算法。采用既包含区域内数据 ,又包含区域外数据的滚动数据窗技术 ,保证对局部模糊规则的参数调节不致影响系统在相邻区域的逼近性能。算法在保证精度的前提下大大减少了计算量 ,使遗传算法能应用于模糊逻辑系统的在线学习。
关键词:模糊逻辑;数据窗;滚动优化;差分进化;参数学习;