模糊混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究.pdf

1、人腦是是具有高度智能的復(fù)雜系統(tǒng)，它能靈活處理各種復(fù)雜的、不精確的和模糊的信息，并具有混沌回想能力。從信息處理的角度對人腦進行研究，并由此研制出一種像人腦一樣能夠“思維”的智能計算機和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標。模糊邏輯，混沌理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)運而生，三者都致力于對人腦某一結(jié)構(gòu)或功能的模擬，并取得了一定成就。然而將這三者相融合的研究還剛剛起步，值得深入探討。 已有的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多為靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，不存在混沌特性，因

2、而對非線性系統(tǒng)尤其是混沌系統(tǒng)逼近能力較差。將混沌機制引入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)成模糊混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個新的思路和課題。本論文在前人研究的基礎(chǔ)上，對模糊、混沌、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合技術(shù)進行研究，并提出新的構(gòu)想。具體內(nèi)容及結(jié)果如下： 1.介紹混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，以及動力學系統(tǒng)的相關(guān)理論和分析方法。對動力學系統(tǒng)的不同形式分別給出了計算Lyapunov指數(shù)的方法，并針對混沌系統(tǒng)著重介紹了小數(shù)量法。 2.分析帶時延的神經(jīng)網(wǎng)

3、絡(luò)的動力學行為。探討了時延神經(jīng)元系統(tǒng)的Hopf分岔現(xiàn)象和混沌現(xiàn)象。通過數(shù)值仿真和對最大Lyapunov指數(shù)的計算，驗證了參數(shù)取特定值時混沌現(xiàn)象的存在性。 3.介紹T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)調(diào)整方法。分別對普通非線性系統(tǒng)和混沌系統(tǒng)進行仿真，發(fā)現(xiàn)T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點，遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對混沌系統(tǒng)的逼近能力有限。 4.將混沌機制引入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。驗證基于混沌BP算法的模糊混沌神經(jīng)