基于UKF的自组织直觉模糊神经网络

• 作者: 徐小来 谢文彪 雷英杰
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 直觉模糊集合 UKF 自组织模糊神经网络 系统辨识 函数逼近 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 638-645
• 分类号: TP183
• 字数: 5220字
• 语种: 中文

摘要

模糊集在语义描述上存在不足,因此,如何对模糊神经网络进行扩展是当前模糊神经网络研究的热点,针对这一问题,本文提出了基于UKF的自组织直觉模糊神经网络.首先,给出了直觉模糊神经网络的结构和各层的含义;其次,推导了直觉模糊神经网络的学习算法,用LLS和UKF分别学习线性和非线性参数;然后,给出了模糊规则生成的准则,并用误差下降率方法作为规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近、系统辨识和时间序列预测实例,表明本文算法得到的直觉模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷英杰	空军工程大学导弹学院	214	2322	24.0	35.0
2	徐小来	空军工程大学导弹学院	16	153	8.0	12.0
3	谢文彪	长沙理工大学电气与信息工程学院	8	72	5.0	8.0