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。 NFC神经网络: 分析: NFC神经网络分为四层; 第一层:输入层,X1是变换过程输出误差;X2是变...
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
在这里我们设计一个双输入单输出的二维T-S模型的模糊控制器来逼近一个一阶系统。该一阶系统的传递函数为式1。 式1 模糊控制器的两个输入分别是:原始信号和原始信号的一阶微分。使用MATLAB采集G(s)的输入与输出。并使用ANFIS(基于自适应网络的模糊推理系统)对我们的T-S模型进行训练,训练后的表面图如图2。 图2...
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...
东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318) 摘要 针对植物病害图像的病斑区域边缘像素存在模糊性和不确定性,利用T S模型的模糊规则后件是输入语 言变量的函数特性,提出线性清晰化的自适应五层模糊神经网络模型作为植物病害图像模式分类的决策系统,并 利用量子遗传算法对模型系统的可调整参数的初始值进行全局优化...
能表达用规则表示的知识、网络训练时间较长且易陷入局部极 点。如将两者融合构成模糊神经网络(FNN),可提高系统的表达 与学习能力。 T-S 模糊系统是日本学者 T.Takagi 和 M.Sugeno 与 1983 年 提出的,其第 l 条规则为 Rl :if x1 is , F1l x 2 is F2l ,... xm is Fml , then yl p0l ...
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 ...
基于ts模糊神经网络建立的软件过程可信度评价模型可以全面地考虑影响软件项目实施过程的可信水平的多个因素从基于过程分解而来的过程行为过程产品和过程实体三个对象进行了全面的质量成本和进度管理把握住了过程管理的关键因素和主要目标使整个模型评价体系更加全面可信从而保证了评价结果的准确性和有效性将定量与定性分析有机...
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...