基于混合评价指标的自组织模糊神经网络设计研究

• 作者: 乔俊飞 杜胜利 贺增增
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 自组织模糊神经网络 混合评价指标 优化设计 动态建模 预测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2606-2615
• 页数: 10页
• 分类号: TP 183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20190180

摘要

针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybrid evaluation index, HEI)的结构设计方法.首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与宽度.其次,基于戴维森堡丁指数(Davies bouldin index, DBI)和邓恩指数(Dunn index, DI)提出一种新的相关性评价指标(relevance evaluation index, REI)来计算规则层各神经元输出之间的相关性,同时根据训练过程中网络输出均方根误差(root mean square error, RMSE)的变化情况来确定网络的学习能力,然后基于REI和RMSE提出了HEI.通过HEI来调整模糊神经网络的拓扑结构,有效解决了在无增长和修剪阈值时网络结构难以动态自调整的问题且避免了网络结构冗余.最后,通过对Mackey-Glass时间序列预测、非线性系统辨识和大气中PM2.5浓度预测,证明了该结构设计方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学信息学部	181	1883	22.0	31.0
5	贺增增	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0
9	杜胜利	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0