t-s神经网络的应用领域非常广泛,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。由于其良好的非线性分类能力,t-s神经网络在解决复杂的模式识别问题方面具有显著优势。此外,t-s神经网络还被应用于控制系统和信号处理等领域,取得了良好的效果。总之,teras 神经网络和t-s神经网络作为两种重要的神经网络模型,具有独特结构和优良性...
T-S型模糊算法比较适用于“分段线性系统”的模糊控制,同时也可以作用一般的系统模型,对于定量研究个数学分析非常方便。但是要确定T-S模型的结构识别和参数,语言大量的输入-输出数据进行训练,从而建立起一个符合要求的T-S模型。 关于训练一般采用前向反馈神经网络(BP)来进行训练,本文不给予赘述。且本文所涉及到的模...
T-S模糊神经网络算法 %数据点个数51 numpts=51; x1=linspace(0,1,numpts); y=.6*sin(pi*x1)+.3*sin(3*pi*x1)+.1*sin(5*pi*x1); data=[x1' y']; %整个数据集 trndata=data(1:2:numpts,:); %训练数据集 chkdata=data(2:2:numpts,:); %测试数据集 %训练数据和检验数据的分布曲线 ...
递归T-S模糊模型的神经网络
子网络的第2层共有m 个结点, 每个结点代表一条规则, 该层的作用是计算每一条规则的后件 T-S型模糊神经网络介绍 yk是各规则后件的加权和, 加权系数为各模糊规则的归一化适用度, 也即前件网络的输出用作后件网络第3层的连接权值。 这里不考虑各输入分量的模糊分割数的划分, 需要学习的参数主要是后件网络的...
动态T—S递归神经网络及其应用 彭晓波,桂卫华 (1.湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南株洲412007; 2.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083)‘ 摘 要:基于递归神经网络和模糊系统,给出了一种动态T—s递归模糊神经网络(DTRFNNo该神经网 络用BP算法进行网络权值的学习,并在权值学习的基础上采用改进的BP算法克服...
T—S模型的模糊神经网络控制器及其应用 研究 第4卷第1期 1999年3月 电路与系统 J0URNAL0FCIRCUⅡ'SANDSYSTEMS Vo1.4NO.1 March1999 研究' 给出了由这种网络组成的 控制器结构.仿真结果表明此控制器对船舶操纵等非线性系统具有很好的控制性 能和鲁棒性 ...
本文首先介绍研究软件过程可信度的背景、内容和意义;然后分析软件项目实施过程中的可信度因素,从不同角度评价软件过程的可信性;最后基于T-S型模糊神经网络模型建立评价结构和方法,实现软件过程可信度评价系统。结果表明:通过对影响因素的研究可以将软件过程可信度结果量化。 [关键词]软件项目的可信度;软件过程可信度;T-...
t s fnn模糊神经网络 模糊神经网络结构 神经模糊技术的智能过程控制 本篇论文中采用由等效的四层链接网络构成的神经模糊控制器(NFC)作为过程反馈的控制器,利用学习算法,NFC能够学习通过更新模糊规则和隶属函数来自适应地控制过程。本篇用NFC及MNN实现对开环不稳定非线性CSTR的直接自适应控制。
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