一種基于模糊分類的模糊神經網絡辨識方法
2005-01-01 00:00:00江善和李強
計算技術與自動化 2005年2期
摘 要：針對非線性辨識問題，基于改進的T-S模型，提出一種自適應模糊神經網絡模型(AFNN)。首先，基于模糊競爭學習算法確定系統的模糊空間和模糊規則數，并得出每個樣本對每條規則的適用程度。其次，利用卡爾曼濾波算法在線辨識AFNN的后件參數。APNN具有結構簡潔，逼近能力強，能夠顯著提高辨識精度，并且辨識的模糊模型簡單有效。最后，將該AFNN用于非線性系統的模糊辨識，仿真結果驗證了該方法的有效性。
關鍵詞：T-S模型；自適應模糊神經網絡；模糊競爭學習；模糊辨識
中圖分類號：TP18
文獻標識碼：A
