基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的模糊系統(tǒng)的自動設(shè)計－－英文文獻加翻譯畢業(yè)論文-資料下載頁
2025-06-27 20:45本頁面
【正文】 。這個單擺已經(jīng)被深入研究，其控制規(guī)律比如：已經(jīng)開發(fā)出來了。我們可以通過設(shè)置該函數(shù)參數(shù)、w不變的部分的后續(xù)TSK控制律的價值時,它是評價在中心點的隸屬度函數(shù)。我們也可以利用單擺的對稱平衡的任務(wù)的優(yōu)點以要求潛在的模糊系統(tǒng)的對稱。例如對稱模糊系統(tǒng)將信號輸入空間劃分的起源和約束隨之而來的參數(shù)來反映的對稱性。除了可能性能的提高產(chǎn)生的制度,在初始條件的訓(xùn)練可以降低一半。另一種技術(shù)合并對稱設(shè)計系統(tǒng)是隱納入本評價函數(shù)。由包括起始點對稱的評價過程中,我們可以確保對稱條件進行了較為深入的探討。 實驗方法與結(jié)果我們的方法結(jié)合遺傳算法,懲罰策略,以及豪放,隸屬度函數(shù)來自動設(shè)計的模糊系統(tǒng)的重疊。在本節(jié)中,我們首先發(fā)現(xiàn)的結(jié)果而不使用任何先前知識。然后我們比較了這些結(jié)果與我們的方法先前知識已被納入設(shè)計過程。實驗方法 有與遺傳算法和相關(guān)參數(shù)與應(yīng)用程序相關(guān)的實驗參數(shù)。交叉率、交叉、變異率、人口分大小、后代產(chǎn)生的數(shù)量是遺傳算法的參數(shù)。最大的模糊集/輸入變量和參數(shù)的分辨率是參數(shù)與模糊系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)的編碼。偏移，最大仿真，分數(shù)和均衡標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)用于評估控制器。、種群數(shù)量為10。后代的產(chǎn)生數(shù)量取決于實驗。我們用一個精英策略,以最高的健身價值的成員自動先進給下一代。最大的模糊集在我們的實驗中輸入是個變量這是通過限制應(yīng)用的經(jīng)驗倒立擺。因為我們包含一個包括規(guī)則的數(shù)目懲罰策略,使得設(shè)定的號碼是不那么重要。所有參數(shù)的精確到8位。結(jié)果對模糊系統(tǒng)使用基因表達我們的實驗中包括360參數(shù)或2880位(見圖6)。如果以下條件得到滿足，單擺就會平衡：分數(shù)設(shè)置為是5000，最大仿真t為200，評價參數(shù)偏移為10。實驗結(jié)果 畢竟這些參數(shù)的設(shè)定,遺傳算法已經(jīng)開始了搜索。每個控制器進行了人口的初始條件的評估：(θ,δθ/δt)=(,),(,),(,),(,)。完成迭代的請求次數(shù)后,最好的方法保持而將其余的丟棄。在這一項實驗中,該方法產(chǎn)生了一種只有四個規(guī)則系統(tǒng)。他們的對稱規(guī)則是： 如果X1是A，X２是B， 那么y＝w１X１＋w２X２＋w３其中i=1~4所得四個部分的參數(shù)為（w1i，w2i，w3i）=（,，），（，），（，），（,，）。獲得三角形隸屬度函數(shù)，Ai和Bi關(guān)系是 A1=A3={，,}，A2=A4={,，}，B1=B3={219，,}，B2=B4={,}。圖9和10顯示幾初始條件的軌跡。 圖9. θ和θ的軌跡 圖10. θ位移和時間的關(guān)系我們有四種實驗來研究包括不同的組合的先前知識關(guān)于系統(tǒng)的設(shè)計方法和系統(tǒng)結(jié)果的影響。嵌入到設(shè)計方法先前知識形式是對稱的模糊系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和啟發(fā)式的初始化。健康與世代關(guān)系如圖11及其實驗條件表。 每個實驗在八個對稱初始條件下進行5000次迭代。運用模糊系統(tǒng)的實驗只采用軸對稱的一半，并因此執(zhí)行非不對稱的系統(tǒng)同樣多的評估函數(shù)的一半。有趣的是,雖然這個實驗啟動式的初始最初并不優(yōu)異的性能比隨機初始化后,他們需要更多的時間去獲得更高的健康水平。這可能是由于給予代表局部最小的初始條件。4 結(jié)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法已成長為自動模糊系統(tǒng)設(shè)計的實用工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法完全厘清模糊系統(tǒng)自動已經(jīng)使他們的商業(yè)的初次登場。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的模糊控制系統(tǒng)設(shè)計為全自動就是利用一個技術(shù)來加強另一個的兩個例子。更多的組合包括兩種或兩種以上的配合技術(shù)有待發(fā)現(xiàn)和探索。
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