基于实值遗传算法的模糊神经网络辨识器

来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2000年第4期

论文作者：王振雷 顾树生

文章页码：354 - 356

关键词：实值遗传算法(RVGA);模糊逻辑系统(FLS);模糊神经网络(FNN);辨识器;BP算法;

摘    要：提出了一种基于实值遗传算法 (RVGA)的模糊神经网络辨识器·它常被用于非线性动态系统的辨识·通常模糊神经网络辨识器参数的训练采用反向传播学习算法 (BP) ,但是用BP算法有训练时间长 ,容易陷入局部极小的问题·采用RVGA来训练模糊辨识器的参数 ,由于GA算法具有并行运算 ,多点寻优等特点 ,所以它运算速度快 ,容易实现全局寻优·传统的GA算法采用二进制编码 ,计算繁复且占用大量的空间·采用一种新的实数编码方法 ,在实数域上进行遗传运算 ,操作简便 ,特别适用于需要调整的参数较多的情况·仿真结果表明 ,该辨识器具有良好的逼近性能和较快的训练速度·