基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的混合智能系統(tǒng)研究及應用.pdf

1、本次課題的核心內(nèi)容和研究思路可概括如下：分析艦艇自噪聲的非平穩(wěn)特征，針對ANC系統(tǒng)的弊端探討解決方案；設計并完善以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為框架的自適應噪聲抵消系統(tǒng)；引入模糊邏輯推理思想，設計更加智能化的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)；借助多分辨率分析的思想，進一步完善網(wǎng)絡的逼近能力和自適應性；引入遺傳進化理論，結(jié)合強有力的局部算法構(gòu)造自適應混合學習策略；最后通過仿真試驗和真實海試數(shù)據(jù)處理，系統(tǒng)的驗證文中結(jié)論。
　　 目標信號所處的聲場環(huán)境，決定了ANC系統(tǒng)的非

2、線性特征，針對待抵消信號的非平穩(wěn)性，我們在傳統(tǒng)非線性濾波的研究基礎(chǔ)上，設計人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為自適應處理器，依靠其強大的與人腦類似的功能，來解決常規(guī)濾波模式的固有缺陷。在系統(tǒng)自適應學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡將非線性映射的問題轉(zhuǎn)化為求解優(yōu)化問題，而優(yōu)化過程依靠其自學習、并行處理等優(yōu)勢，通過簡便的學習算法來實現(xiàn)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的引入，更使得系統(tǒng)求解復雜、高度非線性的能力大大提高。文中所設計的模型為非線性系統(tǒng)問題的解決奠定了良好的基礎(chǔ)，且算法計算的復雜程度

3、適中，具有較高的應用價值。
　　 本文采用T-S模糊推理模型構(gòu)建分段線性模型，作為網(wǎng)絡系統(tǒng)的基礎(chǔ)構(gòu)架，將輸入空間分為若干個模糊子空間。再通過模糊系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的等價性特征，把該模糊推理模型表現(xiàn)為一個自適應神經(jīng)網(wǎng)絡的形態(tài)，使得該網(wǎng)絡系統(tǒng)的所有結(jié)點和參數(shù)都對應實際意義。同時，再將傳統(tǒng)T-S模型與多分辨率理論(MRA)相結(jié)合，將WNN放入模糊推理后件中，使得模型中每一個模糊規(guī)則相當于一個子小波網(wǎng)絡。然后引入新的自適應混合遺傳算法，