基于ANFIS的分層模糊系統(tǒng)建構(gòu)方法及應用研究.pdf

1、1965年Zadeh提出模糊系統(tǒng)理論以來,模糊系統(tǒng)在越來越多的領(lǐng)域得到了應用。但是模糊系統(tǒng)的規(guī)則總數(shù)會隨著輸入量個數(shù)的增加而呈現(xiàn)指數(shù)增長,當輸入量個數(shù)過多時會出現(xiàn)“維數(shù)災”問題。“維數(shù)災”的出現(xiàn)一方面造成了推理計算的復雜性,另一方面也限制了人工經(jīng)驗的引入。通常情況下人們會減少輸入變量對模型進行簡化,但這樣無疑會降低模型的精度。1991年Raju等首先提出了一類分層模糊系統(tǒng),為解決“維數(shù)災”問題開辟了一個新的研究方向。自適應模糊神經(jīng)推理系

2、統(tǒng)(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System),簡稱ANFIS,它融合了神經(jīng)網(wǎng)絡的學習機制和模糊系統(tǒng)的語言推理能力等優(yōu)點,彌補各自不足,屬于神經(jīng)模糊系統(tǒng)的一種,同其他神經(jīng)模糊系統(tǒng)相比,ANFIS具有便捷高效的特點,因而已被收入了MATLAB的模糊邏輯工具箱,并已在多個領(lǐng)域得到了成功應用。
　　 本文在前人工作的基礎(chǔ)上對分層模糊系統(tǒng)建模的方法進行了研究。在分層模糊系統(tǒng)建模時,存在著眾多的分層結(jié)構(gòu),

3、而怎樣從眾多的分層結(jié)構(gòu)中選擇一個最優(yōu)的分層結(jié)構(gòu),這是一個亟須解決的問題。本文對“增一型”分層模糊系統(tǒng)進行了結(jié)構(gòu)研究和理論推導,提出了一種通過代價函數(shù)選擇分層結(jié)構(gòu)的方法:先對輸入變量應用主成分分析法進行空間映射得到新的輸入變量,保留新輸入量的貢獻率,然后通過理論推導構(gòu)造出關(guān)于貢獻率的代價函數(shù),比較各種分層結(jié)構(gòu)的代價函數(shù)大小,從而選擇最優(yōu)的分層結(jié)構(gòu)。最后通過仿真實驗證明了該方法切實可行,避免了傳統(tǒng)“試湊法”的盲目性。、ANFIS訓練過程中會