一种获取与优化模糊规则基的混合学习算法

• 作者: 汤永川 黄天民
• 来源期刊: 西南交通大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 Takagi-Sugeno规则基 遗传算法 优化
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: O159|TP183
• 字数: 2884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2000.01.025

摘要

提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基.利用Takagi-Sugeno模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习,学习方法为梯度下降法,然后利用遗传算法对规则基进行结构调整,采用二进制编码方法,一条规则对应于一个基因位,一个规则基对应于一条染色体.这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度,化简模糊规则基.仿真实验也证实了这一点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄天民	西南交通大学应用数学系	82	362	11.0	14.0
2	汤永川	西南交通大学应用数学系	2	32	2.0	2.0