基于混沌BP算法的T-S型模糊神经网络的应用研究

摘要：

T-S型模糊神经网络对非线性函数具有良好的逼近能力,其学习算法多采用BP算法.本文将一种新型的非线性混沌映射引入到T-S型模糊神经网络的参数学习算法中.将混沌优化算法与BP算法相结合,使模糊神经网络克服了容易陷入局部极小值的缺点.并对非线性和混沌系统进行建模,仿真结果表明,用混沌BP学习算法进行参数更新,能够减小误差,提高网络性能.

关键词： 模糊神经网络 BP算法 混沌系统

作者: 王科俊 唐墨 张燕

作者单位: 哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 第25届中国控制会议

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 1172-1176

在线出版日期: 2006-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）