一种新型的模糊神经网络优化方案

摘要：

对传统模糊神经网络控制系统结构进行优化改进,将量化因子和比例因子的调整环节嵌入到模糊神经网络中,利用BP算法对其进行自适应调整,实现系统结构的模块化.且结合软件对输入变量的论域进行强制转化,避免初始状态因量化因子选择不当,造成控制器无法运行或失效的不良后果.仿真结果表明了该控制方案的有效性.

关键词： 模糊神经网络 优化方案 BP学习算法 控制系统结构 自适应

作者: 张鑫波 李广伟 齐占庆

作者单位: 燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届中国人工智能学术年会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 771-774

在线出版日期: 2005-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）