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1、隨著計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,以及現(xiàn)代作戰(zhàn)飛機(jī)故障診斷的落后現(xiàn)狀,對(duì)故障診斷自動(dòng)化、智能化的要求逐漸地提高。如何很好地實(shí)現(xiàn)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)載設(shè)備故障診斷逐步成為一個(gè)重要的研究方向。
飛機(jī)子系統(tǒng)是一個(gè)非線性系統(tǒng)?;谀:窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識(shí)要通過(guò)結(jié)構(gòu)辨識(shí)和參數(shù)辨識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
在結(jié)構(gòu)辨識(shí)中,涉及到輸入輸出空間的劃分、模糊規(guī)則數(shù)目以及前提和結(jié)論部分初始參數(shù)的確定。在深入分析用于獲取模糊規(guī)則的模糊C-均值聚
2、類算法的局限性基礎(chǔ)上,結(jié)合粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)越性,提出一種基于模糊C-均值的改進(jìn)聚類算法。此算法能夠較好地抗噪、抗敏感,具有較強(qiáng)的全局搜索能力,避免陷入局部極小,提高了聚類的效率和效果。根據(jù)聚類的結(jié)果制定出模糊規(guī)則庫(kù),并生成出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)。
在參數(shù)辨識(shí)中,構(gòu)建出一個(gè)與模糊推理機(jī)制相匹配的四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。給出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP 學(xué)習(xí)算法,利用此算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來(lái)調(diào)整其權(quán)值參數(shù),生成精度較高的模糊神經(jīng)
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