基于灰色关联分析的分层模糊神经网络

• 作者: 刘民 刘芳 吴澄
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 进化规划 分层方法 灰色相关分析
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真建模与仿真算法
• 页码范围: 886-889
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4340字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.04.019

摘要

为解决"模糊规则爆炸"问题,提出一种基于模糊神经网络从试验样本抽取模糊规则的方法.首先,根据灰色关联分析的结果,将输入变量进行两两组合建立分层模糊子系统.其次对每个模糊子系统设计分层参数、结构优化算法.在权值学习过程中,模糊进化规划与分层方法相结合,网络的各层权值独立优化,并且各层权值优化问题简化为二次型问题,降低了权值优化过程中的计算复杂性.最终能够实现整个模糊神经网络的分层优化,各层神经元单独训练且训练结果互不影响.与常规的前向进化神经网络方法相比较,该方法通过对神经元的部分解群体的进化,缩短了个体的编码长度,显著地减少了计算量.同时这种方法不但能够很大程度上简化适应值的计算,更重要的是能够降低适应值空间的复杂性,从而能够加速进化算法收敛到全局最优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴澄	清华大学自动化系	125	4840	34.0	67.0
2	刘民	清华大学自动化系	54	1195	17.0	33.0
3	刘芳	北京工业大学电控学院	23	123	7.0	10.0