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改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法,提出基于GA的一套完整、系统的优化模糊树模型参数的算法,其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因。对国际标准例题的仿真表明,该方法对算法初始值的选择不敏感,能显著提高模糊树模型的建模精度,在相同模型精度条件下,则可简化样本空间的划分,降低模型的计算量。 相似文献
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为解决模糊树模型结构学习中存在的信息冗余、寻优效率低等问题,提出了一种基于严格二叉树编码和遗传算法的结构学习方法。通过严格二叉树编码对模型结构进行编码,改善了现有矩阵编码的信息冗余问题;考虑到编码特殊性和算法收敛性,提出了一种改进的遗传算法用来对模糊树模型的结构进行寻优。实验结果表明,不同数据集上该算法的稳定性和计算速度均较好,能够寻找到一个较优的二叉树结构,从而提高模糊树模型的建模精度。 相似文献
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建立了多维属性样本的模糊聚类目标函数.构建了引导进化算法收敛的指数函数曲线模型,给出了模型的参数计算方法.设计了一种具有全局变异和局部变异算子的进化模糊聚类算法,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异,并给出了算法的种群进化策略.选择文本分类和点聚类计算实例,实验表明,设计的引导函数是有效的.进化模糊聚类算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和聚类精度方面优于比较的遗传模糊C-均值聚类等算法. 相似文献
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提出了一种T-s模糊神经网络在线学习算法:移动小论域法,解决非线性控制对象的在线辨识的精度和实时性问题。该算法是在前后件参数可分离的离线混合学习算法基础上,通过分析隶属函数类型及论域模糊子集划分稠必程度对辨识精度的影响后提出来的。不同于传统模糊化进程,此法使用了移动的小论域窗口在此窗口上划分较少的模糊子集技术产生网络前件模糊化参数,解决了模糊神经网络学习中精度和实时性相互制约的矛盾。仿真结果证实该算法精度高,实时性好。 相似文献
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针对支持向量机(support vector machine, SVM)预测过程中影响因素选择、输入特征集优化、核函数选择及参数优化方面存在的问题,提出了一种全过程优化方法。首先使用频繁模式增长关联规则分析和模糊贝叶斯网络组合模型来解决影响因素选择中存在的主观性问题,然后使用在异常值处理和类内距离与类间距离方面进行改进的模糊C均值聚类算法优化输入特征集,减小支持向量机预测模型冗余度及训练样本集过修正度,通过比较各核函数的特点选择径向基核函数作为SVC的核函数,改进了粒子群优化算法中微粒速度和位置函数及惯性权重值算法,使用该方法优化SVM参数并建立预测模型。最后,通过案例运算和分析,证明该文方法具有更高的预测精度。 相似文献
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基于多目标进化算法的高维模糊分类系统的设计 总被引:3,自引:3,他引:3
提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的高维模糊分类系统的设计方法。该方法由以下三步组成:(1)利用Simba算法进行特征变量选择;(2)采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;(3)利用匹茨堡型实数编码的多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性;为提高模型的解释性,在多目标进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简。利用该方法对Wine等问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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将模糊理论应用于参考模型的选择,提出一种将模糊选择和自适应控制相结合的模糊多参考模型自适应控制算法。此方法通过模糊规则选取合适的参考模型,能克服传统自适应算法中由于系统参数跳变而带来的控制困难,并且具有较好的鲁棒性能。在无刷直流电机调速系统模型中的仿真表明,此方法控制的无刷直流电机在电机参考转速和负载转矩变化的情况下仍具有良好的动态性能和控制精度。 相似文献
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T-S模糊系统被广泛应用于基于数据的建模应用中。模糊规则作为系统的核心,是影响系统性能的重要因素。在分析常见模糊系统建模方法的基础上,提出一种简单有效的建模方法。该算法基于变结构模糊建模思想,均匀选择模型的初始结构,以绝对误差为建模指标,通过增加模糊规则来提高T-S模糊系统的精度。为降低规则参数辨识的计算量,提高建模速度,将规则参数分为线性和非线性两部分,分别采用不同方法进行辨识。实例证明文中所提出的建模方法规则分布合理,收敛速度快,建模精度高,具有很好的实际应用价值。 相似文献
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模糊多目标线性规划最优性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
由于目标和参数的不确定性,模糊多目标线性规划的最优解不是唯一的,本文在截集基础上对模糊最优解的上、下边界进行了分析,提出模糊多目标线性规划的变换模型及相应的参数算法和综合算法,并通过数字实例对模型及算法做出了说明。 相似文献
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针对机器人这种具有时变、强耦合和不确定性的复杂非线性被控对象,提出一种基于在线聚类的模糊自适应方法用于机器人系统建模。建模过程中采用在线聚类算法辨识机器人T-S模型的前提参数,采用递推最小二乘算法(RLSE)辨识结论参数,根据过程中新的数据信息,模糊规则可以自动增加、修改和删除,实现了模型结构和参数的在线辨识和更新,而且该方法具有模型结构简单、建模速度快、精度高等优点。最后通过二自由度机器人仿真研究证明了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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基于聚类算法的神经模糊推理系统结构和参数的优化 总被引:12,自引:0,他引:12
根据社会网络与模糊逻辑系统的各自特性,在分析了扩展RBF网络与T-S型模糊逻辑系统功能等价性的基础之上,提出了扩展RBF网络与T-S型模糊逻辑系统相互融合的一种新的自适应模糊逻辑系统,考察了系统现有的结构和参数优化方法,提出了采用基于山峰函数的减法聚类算法与由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法来对模糊推理系统进行训练,从而优化自适应模糊推理系统的结构和参数,最后,针对一非线性函数逼近问题进行了验证,仿真取得了很好的效果。系统的逼近精度和收敛速度获得了明显的提高,从而表明本文提出的算法是有效性和可行性。 相似文献
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在建立了负荷分类五阶段过程模型的基础上,提出了用类内距离和与类间距离和之比作为负荷分类评价指标自适应选择模糊度参数的方法,同时用模拟退火算法和遗传算法对模糊C 均值(FCM) 算法的搜索性能进行优化. 实验结果表明,在负荷分类中常用的模糊度参数值m=2并不是最优的,负荷分类中模糊度参数的最优取值区间为[2.6,3.2]. 同时,改进算法还克服了传统 FCM 算法全局搜索能力不足的问题,提高了负荷分类的精确性和有效性. 相似文献
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一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度,利用GFAC可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似。 相似文献