一种新型的动态模糊神经网络算法

来源期刊：控制工程2009年第4期

论文作者：张德丰 卢清华 周燕

文章页码：464 - 938

关键词：动态模糊神经网络;模糊逻辑;神经网络;系统预测;

摘    要：为了解决模糊系统中的知识抽取问题和避免初值选择的任意性,提出一种新型的动态模糊神经网络算法。运用规则产生准则时,考虑输出误差和可容纳边界的有效半径这2个重要因素;通过分级学习法,大大提高学习的有效性,加之参数的调整只限于线性参数,没有迭代学习,因而学习速度很快,这使算法应用于实时学习成为可能;非线性参数是由训练样本和启发式方法直接决定的。利用D-FNN来进行Mackey-Glass混沌时间序列预测实验。仿真结果表明D-FNN算法的有效性和实用性。