遗传算法—模糊聚类动态模糊神经网络辨识

作     者：刘胜 赵红 LIU Sheng;ZHAO Hong

作者机构：哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 

基　　金：黑龙江省自然科学研究基金资助项目(2004-19) 

出 版 物：《哈尔滨工程大学学报》 (Journal of Harbin Engineering University)

年 卷 期：2008年第29卷第8期

页      码：825-830页

摘      要：针对非线性系统辨识特点,在剖析具有递归环节的T-S模糊神经网络结构的同时,提出了一种新型的3步设计优化方案,即非线性区域的线性划分、离线训练和在线辨识.将融合了模糊c-mean聚类(GA-FCM)(称为双群体并行聚类)算法引入到RTSFNN中,对非线性系统的输入输出空间进行聚类(线性划分),再在每个线性区域上建立ARMAX模型;利用GA实数编码,同时优化前件隶属函数的中心和宽度、递归增益及后件参数;在线时利用FCM在线分析输入数据特征,确定是否对现有划分进行改动,并利用GA迭代一定代数优化其他参数,直到误差满足要求为止.通过对非线性动态系统的辨识仿真,验证了所提出方法在训练时的寻优速度、训练误差及校验误差指标上均有很大优势.

主 题 词：递归T-S模糊神经网络 c-均值聚类 遗传算法 ARMAX模型 规则数自动获取 离线训练 在线辨识 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-7043.2008.08.011

馆 藏 号：203486684...