模糊控制6课件.pptVIP

* * 测试数据集是让你检查最终模糊推理系统的泛化能力。用校验数据做模型校验的思想是，在训练中的某个点后，模型开始过拟合训练数据集，原理上，在过拟合点，对于校验数据集的模型误差趋于减小，?而后突然增加。 * evaluate 尚辅网 / 智能控制系统 杜春燕 天津大学电气与自动化工程学院 ducy@ 十四 天津大学自动化学院 * 模糊系统与神经网络的区别与联系 (1)从知识的表达方式来看 模糊系统可以表达人的经验性知识，便于理解，而神经网络只能描述大量数据之间的复杂函数关系，难于理解。 (2)从知识的存储方式来看 模糊系统将知识存在规则集中，神经网络将知识存在权系数中，都具有分布存储的特点。 (3)从知识的运用方式来看 模糊系统和神经网络都具有并行处理的特点，模糊系统同时激活的规则不多，计算量小，而神经网络涉及的神经元很多，计算量大 (4)从知识的获取方式来看 模糊系统的规则靠专家提供或设计，难于自动获取．而神经网络的权系数可由输入输出样本中学习，无需人来设置。 3、模糊神经网络（FNN） 模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，简称FNN）将模糊系统和神经网络相结合，充分考虑了二者的互补性，集逻辑推理、语言计算、非线性动力学于一体，具有学习、联想、识别、自适应和模糊信息处理能力等功能。 其本质就是将常规的神经网络输入模糊输入信号和模糊权值。 模糊神经网络 * 在模糊神经网络中，神经网络的输入、输出节点用来表示模糊系统的输入、输出信号，神经网络的隐含节点用来表示隶属函数和模糊规则，利用神经网络的并行处理能力使得模糊系统的推理能力大大提高。 模糊神经网络 * 模糊神经网络的三种形式： 逻辑模糊神经网络 算术模糊神经网络（常规模糊神经网络） 混合模糊神经网络 模糊神经网络 * 3.1 典型模糊神经网络的结构 模糊系统的规则集和隶属度函数等设计参数只能靠设计经验来选择，利用神经网络的学习方法，根据输入输出的学习样本自动设计和调整模糊系统的设计参数，实现模糊系统的自学习和自适应功能。 结构上像神经网络，功能上是模糊系统，这是目前研究和应用最多的一类模糊神经网络。 模糊神经网络 * 该网络共分5层，是根据模糊系统的工作过程来设计的，是神经网络实现的模糊推理系统。第二层的隶属函数参数和三、四层间及四、五层间的连接权是可以调整的。 模糊神经网络 * 第一层为输入层，为精确值。 节点个数为输入变量的个数。 模糊神经网络 * 第二层为输入变量的隶属函数层，实现输入变量 的模糊化。 模糊神经网络 * 第三层也称“与”层，该层节点个数为模糊规则数。 该层每个节点只与第二层中m个节点中的一个 和n个节点中的一个相连，共有m ×n个节点， 也就是有m ×n条规则。 模糊神经网络 * 第四层为“或”层，节点数为输出变量模糊度划分的个数q。 该层与第三层的连接为全互连，连接权值为Wkj，其中k= 1,2,…,q; j=1,2,…,m×n.（权值代表了每条规则的置信度， 训练中可调。） 模糊神经网络 * 第五层为清晰化层，节点数为输出变量的个数。该层与 第四层的连接为全互连，该层将第四层各个节点的输出， 转换为输出变量的精确值。 模糊神经网络 * 3.2 模糊神经网络的学习算法 模糊神经网络无论作为逼近器，还是模式存储器，都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。模糊神经网络的学习算法，大多来自神经网络，如BP算法、RBF算法等。 模糊神经网络 * Matlab实现 自适应模糊神经推理系统，也称为基于神经网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)，简称ANFIS，1993年由学者Jang Roger提出。 融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优点，弥补各自不足。同其他模糊神经系统相比，ANFIS具有便捷高效的特点。 模糊神经网络 * 同其他神经模糊系统相比，ANFIS具有便捷高效的特点，因而已被收入了MATLAB的模糊逻辑工具箱，并已在多个领域得到了成功应用。 ANFIS使用一个给定的输入输出数据集,从而构造出一个模糊推理系统(支持T-S型系统),并用一个单独的反向传播算法或该算法与最小二乘法相结合的方法来完成对系统隶属函数参数的调节。这使得模糊系统可以从其建模数据中学习信息。 模糊神经网络 * ANFIS建模方法 首先假定一个参数化的模型结构，然后采集输入输出的数据，最后使用ANFIS训练FIS（fuzzy inference system）模型，根据选定的