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带混合学习算法的多阶段神经模糊系统模型
引用本文:殷树友,黄岚. 带混合学习算法的多阶段神经模糊系统模型[J]. 吉林大学学报(理学版), 2008, 46(1): 89-95
作者姓名:殷树友  黄岚
作者单位:1. 长春金融高等专科学校 计算机系, 长春 130022; 2. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
基金项目:国家自然科学基金(批准号:60433020;60673099)、教育部“符号计算与知识工程”重点实验室基金和吉林大学“985”工程项目基金.
摘    要:提出一种基于演绎模糊推理的多阶段神经模糊系统模型, 对于给定的学习样本, 通过结构学习(采用遗传算法)与参数学习(采用误差逆传播神经网络方法)过程, 能够生成适当的演绎模糊规则集, 并通过与单阶段神经模糊系统模型求解Benchmark问题的实验对比, 讨论和分析了该模型的有效性和健壮性.

关 键 词:混合学习算法  多阶段神经模糊系统  演绎模糊推理  
文章编号:1671-5489(2008)01-0089-07
收稿时间:2007-03-26
修稿时间:2007-03-26

Model of Multi-stage Neural Fuzzy System with Hybrid Learning Algorithm
YIN Shu-you,HUANG Lan. Model of Multi-stage Neural Fuzzy System with Hybrid Learning Algorithm[J]. Journal of Jilin University: Sci Ed, 2008, 46(1): 89-95
Authors:YIN Shu-you  HUANG Lan
Affiliation:1. Department of Computer, Changchun Finance College, Changchun 130022, China;2. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:A multi stage Neural Fuzzy System (NFS) model based on syllogistic fuzzy reasoning is proposed in this paper. From the stipulated input output data pairs, an appropriate syllogistic fuzzy rule set can be generated via structure learning (using Genetic Algorithm) and parameter learning (using Backpropagation Neural Network) proceduresproposed in this paper. In addition, by means of solving Benchmark problem and unmanned vehicl control problem, we discussed and analyzed the performance of the proposed model in terms of effectiveness and robustness as compared with single stage NFS models.
Keywords:hybrid learning algorithm   multi-stage neural fuzzy system   syllogistic fuzzy reasoning
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