模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件-文庫(kù)吧資料
2025-01-11 12:08本頁(yè)面
【正文】 典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 第四層為“或”層，節(jié)點(diǎn)數(shù)為輸出變量模糊度劃分的個(gè)數(shù) q。 2 1( ) 1 , 2 , ...,iiAO x i m???2 2( ) 1 , 2 , .. .,iiBO x i m m m n?? ? ? ? ?典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 第三層也稱“與”層，該層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為模糊規(guī)則數(shù)。 節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為輸入變量的個(gè)數(shù)。第二層的隸屬函數(shù)參數(shù)和三、四層間及四、五層間的連接權(quán)是可以調(diào)整的。 ? 結(jié)構(gòu)上像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，功能上是模糊系統(tǒng)，這是目前研究和應(yīng)用最多的一類模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ? 在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入 、 輸出節(jié)點(diǎn)用來(lái)表示模糊系統(tǒng)的輸入 、 輸出信號(hào) ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含節(jié)點(diǎn) 用來(lái)表示隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則 ， 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理能力使得模糊系統(tǒng)的推理能力大大提高 。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ FNN） 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ Fuzzy Neural Network，簡(jiǎn)稱FNN）將 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相結(jié)合，充分考慮了二者的互補(bǔ)性，集邏輯推理、語(yǔ)言計(jì)算、非線性動(dòng)力學(xué)于一體，具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別、自適應(yīng)和模糊信息處理能力等功能。 (4)從知識(shí)的獲取方式來(lái)看 ?模糊系統(tǒng)的規(guī)則靠專家提供或設(shè)計(jì)，難于自動(dòng)獲取．而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)可由輸入輸出樣本中學(xué)習(xí)，無(wú)需人來(lái)設(shè)置。 (2)從知識(shí)的存儲(chǔ)方式來(lái)看 ?模糊系統(tǒng)將知識(shí)存在規(guī)則集中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將知識(shí)存在權(quán)系數(shù)中，都具有分布存儲(chǔ)的特點(diǎn)。 自適應(yīng)模糊系統(tǒng) 被認(rèn)為是通過(guò)學(xué)習(xí)能自動(dòng)產(chǎn)生其模糊規(guī)則的模糊邏輯系統(tǒng)。 ? 舉例： ? 典型的一階 Sugeno型模糊規(guī)則形式如下： 其中： x和 y為輸入語(yǔ)言變量； A和 B為推理前件的模糊集合； z為輸出語(yǔ)言變量； p、 q、 k為常數(shù)。 純模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 ? 純模糊邏輯系統(tǒng)的 優(yōu)點(diǎn) ：提供了一種量化專輯語(yǔ)言信息和在模糊邏輯原則下系統(tǒng)地利用這類語(yǔ)言信息的一般化模式； ? 缺點(diǎn) ：輸入輸出均為模糊集合，不易為絕大數(shù)工程系統(tǒng)所應(yīng)用。 按照常見(jiàn)的形式，模糊推理系統(tǒng)可分為 : 純模糊邏輯系統(tǒng) 高木 關(guān)野 (TakagiSugeno)模糊邏輯系統(tǒng) 其他模糊邏輯系統(tǒng) 模糊系統(tǒng)的分類 純模糊邏輯系統(tǒng) ? 純模糊邏輯系統(tǒng)僅由 知識(shí)庫(kù) 和 模糊推理機(jī) 組成。 ? 模糊推理 ， 這是模糊控制器的核心 ， 模擬人基于模糊概念的推理能力 。 ?如專家經(jīng)驗(yàn)等。 ? 當(dāng)完成變量的模糊度劃分后，需定義變量各模糊集的隸屬函數(shù)。它由四部分構(gòu)成，如下圖： （ 1）模糊化接口（ Fuzzification） ? 模糊化接口主要將檢測(cè)輸入變量的精確值根據(jù)其 模糊度劃分和隸屬度函數(shù) 轉(zhuǎn)換成合適的模糊值。 模糊系統(tǒng) （也稱模糊邏輯系統(tǒng)）就是以 模糊規(guī)則為基礎(chǔ)而具有模糊信息處理能力的動(dòng)態(tài)模型 。(???模糊系統(tǒng)（ Fussy System，簡(jiǎn)稱 FS） 許多實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)很難用準(zhǔn)確的術(shù)語(yǔ)來(lái)描述。決定的中心；代表 MFMFcecxgcx ),。 (1)矩形或半矩形分布 (2)梯形或半梯形分布 (3)拋物線形分布 (4)正態(tài)分布 (5)高斯分布 鐘型函數(shù) 三角形隸屬函數(shù) 梯形隸屬函數(shù) 高斯形隸屬函數(shù) 鐘型隸屬函數(shù) ??????????????????xccxbbxaaxcbaxt r i gbcxcabax 0 0),。 （ 3） ∏ 函數(shù)（中間型隸屬函數(shù)） 這種隸屬函數(shù)可用于表示像中年、適中、平均等趨于中間的模糊現(xiàn)象。 ? 設(shè) X是論域，映射 A(x)： X→[0,1] 確定了一個(gè) X上的模糊子集 A， A(x)稱為
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