基于一型模糊规则自主构建二型tsk神经模糊系统方法设计.pdfVIP

网络出版时间：2017-01-23 21:05:34 网络出版地址：/kcms/detail/44.1240.TP2105.002.html 第33 卷第12 期 控制 理 论 与 应 用 Vol. 33 No. 12 2016 年12 月 Control Theory Applications Dec. 2016 DOI: 10.7641/CTA.2016.60472 基基基于于于一一一型型型模模模糊糊糊规规规则则则自自自主主主构构构建建建二二二型型型TSK神神神经经经模模模糊糊糊系系系统统统方方方法法法设设设计计计 高俊龙 , 袁如意 , 易建强 , 应 浩 , 李成栋 (1. 中国科学院自动化研究所, 北京100190; 2. 中国科学院大学, 北京100049; 3. 美国韦恩州立大学电气与计算机工程学院, 美国底特律48101; 4. 山东建筑大学信息与电气工程学院, 山东济南250101) 摘要: 本文提出了一种使用一型模糊规则生成区间二型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)神经模糊系统的新方法. 该方 法以训练数据集与使用自组织方法由该训练集训练生成的一型模糊系统为驱动, 通过新型模糊系统前件类型转换 算法与规则参数自适应学习算法的训练, 在不高于原一型系统模糊集合总数前提下, 自主构建区间二型TSK神经模 糊系统. 此外, 针对两种典型的多输入单输出和多输入多输出系统, 在3种不同强度的系统扰动场景下进行了对比仿 真实验. 实验结果表明, 在含有不同扰动状态系统的建模与辨识中本方法较于对比方法具有更加优异的性能. 关键词: 二型模糊系统; 神经模糊系统; 类型转换; 数据驱动; 融合 中图分类号: TP183 文献标识码: A Automatically constructing type–2 TSK neural fuzzy system based on type–1 fuzzy rules GAO Jun-long , YUAN Ru-yi , YI Jian-qiang , YING Hao , LI Cheng-dong (1. Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Department of Electrical Computer Engineering, Wayne State University, Detroit 48101, USA;