?模糊神經(jīng)網(wǎng)絡簡介

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的產(chǎn)物，它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊理論的優(yōu)點，集學習、聯(lián)想、識別、信息處理于一體。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡基本形式

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡有如下三種形式：

1．邏輯模糊神經(jīng)網(wǎng)絡

2．算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡

3．混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡就是具有模糊權(quán)系數(shù)或者輸入信號是模糊量的神經(jīng)網(wǎng)絡。上面三種形式的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡中所執(zhí)行的運算方法不同。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡無論作為逼近器，還是模式存儲器，都是需要學習和優(yōu)化權(quán)系數(shù)的。學習算法是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化權(quán)系數(shù)的關(guān)鍵。對于邏輯模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，可采用基于誤差的學習算法，也即是監(jiān)視學習算法。對于算術(shù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，則有模糊BP算法，遺傳算法等。對于混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，目前尚未有合理的算法；不過，混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡一般是用于計算而不是用于學習的，它不必一定學習。

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模糊神經(jīng)網(wǎng)絡用途

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡可用于模糊回歸、模糊控制器、模糊專家系統(tǒng)、模糊譜系分析、模糊矩陣方程、通用逼近器。

在控制領(lǐng)域中，所關(guān)心的是由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)成的模糊控制器。在這一章中．介紹模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)、遺傳算法、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的應用

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡原理詳解

模糊控制的基本原理由如圖表示，它的核心部分為模糊控制器，如圖中虛線框中部分所示。模糊控制器的控制規(guī)律由計算機的程序?qū)崿F(xiàn)“，其算法過程：微機經(jīng)中斷采樣獲取被控量的精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差信號E。一般選誤差信號E 作為模糊控制器的一個輸入量。把誤差信號E 的精確量進行模糊量化變成模糊量，誤差E 的模糊量可用相應的模糊語言表示，得到了誤差E 的模糊語言集合的一個子集e。再由e 和模糊控制規(guī)則R 根據(jù)推理的合成規(guī)則進行模糊決策，得到模糊控制量u。

為了對被控對象施加精確的控制，還需要將模糊量u 轉(zhuǎn)換為精確量，這一步

驟在圖3-1中稱為非模糊化處理。得到了精確的數(shù)字控制量后，經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換變?yōu)?/p>

精確的模擬量送給執(zhí)行機構(gòu)，對被控對象進行一步控制。然后，中斷等待第： 二次采樣，進行第二步控制。。.。。這樣循環(huán)下去，就實現(xiàn)了被控對象的模糊控制。

模糊控制器的設計

模糊邏輯控制器（Fuzzy Control ler） 簡稱為模糊控制器（Fuzzy Logi c

Controller），因為模糊控制器的控制規(guī)則是基于模糊條件語句描述的語言控

制規(guī)則，所以模糊控制器又稱為模糊語言控制器。模糊控制器的組成框圖見圖

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它包括有： 輸入量模糊化接口、數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫、推理機和輸出解模糊

接口五個部分。

（1） 模糊化接口（Fuzzy Interface）模糊控制器的輸入必須通過模糊化才

能用于控制輸出的求解，因此實際上它是模糊控制器的輸入接口。其主要作用是

將真實的確定量輸入轉(zhuǎn)換為一個模糊矢量。

數(shù)據(jù)庫用來定義模糊控制器中語言控制規(guī)則和

（2） 數(shù)據(jù)庫（Data Base，DB）數(shù)據(jù)庫用來定義模糊控制器中語言控制規(guī)則和

模糊數(shù)據(jù)操作，它存儲著有關(guān)模糊化、模糊推理、解模糊等相關(guān)知識。

（3） 規(guī)則庫（Rule Base，RB）

規(guī)則庫包含若干模糊控制規(guī)則。即以“if.。 then.。?！毙问奖硎?，對專家控制經(jīng)驗集成而形成的模糊條件語句。語言控制規(guī)則庫通過一系列語言控制規(guī)則來表征控制目標和該領(lǐng)域?qū)＜业目刂撇呗?，它是根?jù)被控系統(tǒng)的行為特性和專家的控制經(jīng)驗總結(jié)編寫而成的。由規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫

這兩部分組成整個模糊控制器的知識庫（KB-Knowledge Base）。

（4） 推理與解模糊接口（Inference and Defuzzy-Interface）

推理是模糊控制器中，根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊控制量的功能部分。推理結(jié)果的獲得，表示模糊控制規(guī)則推理功能已經(jīng)完成。但是，所獲得的結(jié)果仍是一個模糊矢量，不能直接用來作為控制量，還必須進行一次轉(zhuǎn)換，求得清晰的控制量輸出，即為解模糊。通常把輸出端具有轉(zhuǎn)換功能作用的部分稱為解模糊接口。