利用模糊神经网络建立复杂过程的模糊模型

摘要：

对如何建立复杂过程模糊推理规则模型这一模糊系统研究中的关键问题进行了研究。给出一种通过实验数据获取MIMO复杂过程模糊规则模型的方法，即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数，然后，由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络，因此利用BP学习算法求得模糊规则模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有效较好的泛化能力。

关键词： 模糊推理 复杂过程 模糊建筑 模糊神经网络 映射

作者: 朱文彪 孙增圻 常佶

作者单位: 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室(北京) 内蒙古工业大学电气工程系(呼和浩特)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届过程控制科学报告会

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 206～210

在线出版日期: 2000-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）