模糊CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GFHM模糊系統(tǒng)之研究與應(yīng)用.pdf

1、模糊性是客觀世界中某些事物本身所具有的一種不確定性，它與隨機(jī)性有著本質(zhì)的區(qū)別。有明確定義但不一定出現(xiàn)的事件中包含的不確定性稱為隨機(jī)性，它不因人的主觀意識(shí)變化，由事物本身的因果規(guī)律決定，而已經(jīng)出現(xiàn)但難以給出精確定義的事件中包含的不確定性稱為模糊性。扎德教授于1965年提出了模糊集合的理論，開(kāi)創(chuàng)了模糊數(shù)學(xué)這一新興的數(shù)學(xué)分支，從而對(duì)模糊性的定量描述與處理提供了一種新途徑。自從模糊集合理論引入以來(lái)，模糊性研究一直是研究的熱點(diǎn)。模糊技術(shù)以其獨(dú)特的

2、特性已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域。本文就是就是研究有關(guān)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的有關(guān)問(wèn)題。分成兩個(gè)部分： (1)總結(jié)AlbusCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)典的FCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于模糊系統(tǒng)的新型CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FuCMAC)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與AlbusCMAC相比，它不需要對(duì)輸入分量進(jìn)行量化，而且能夠根據(jù)實(shí)際問(wèn)題的性質(zhì)來(lái)初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，有利于提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。與經(jīng)典的FCMAC相比，它的逼近精度更高，能夠解決CMAC

3、系列網(wǎng)絡(luò)逼近精度不高的弱點(diǎn)，大量理論仿真實(shí)驗(yàn)也證明了它的這一特性。在理論試驗(yàn)充分證明其正確的基礎(chǔ)上，將其應(yīng)用到地效翼船-水橇緩沖系統(tǒng)項(xiàng)目。 (2)針對(duì)張化光等人提出的廣義模糊雙曲正切模型(GFHM)規(guī)則基不可解釋性的缺點(diǎn)，提出了一種高解釋性的改進(jìn)的廣義模糊雙曲正切模型(I2GFHM)，證明了此模型的模糊規(guī)則基的每一條規(guī)則的后件是此模型輸出在相應(yīng)的規(guī)則中心的Taylor級(jí)數(shù)的一階展開(kāi)，并采用Stone-Weierstrass定理證