扩展T-S模糊模型的PSO神经网络优化算法

• 作者: 吴科 李伟华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊模型 离子群优化算法 BP神经网络 优化
• 年，卷（期）: 2010,（35）
• 页码范围: 238-241
• 分类号: TP18
• 字数: 4963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.35.069

摘要

针对机械设备具有模糊性和非线性的特点,提出了一种利用扩展T-S模糊模型的,自适应PSO算法和BP神经网络相结合的新型智能结构优化算法.通过自适应的高斯函数来更改基本T-S模糊模型中的隶属度函数,进而使用扩展的T-S模糊模型来调整PSO算法的参数.以BP神经网络隐含层神经元数目为设计变量,提取训练后的均方误差作为评价函数,用改进后的粒子群算法进行寻优.把优化后的网络模型应用于轮盘结构优化中,实验表明,该方法在保证轮盘性能的同时,对其结构进行了重新优化,是一种可行的结构优化方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟华	西北工业大学计算机学院	167	1420	17.0	30.0
2	吴科	西北工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0