La red neuronal difusa combina las fortalezas de los sistemas de redes neuronales y los sistemas difusos. Tiene grandes ventajas para abordar problemas no lineales, borrosos y otros, y tiene un enorme potencial en el procesamiento inteligente de información, lo que la convierte en cada vez más expertos; y los académicos están invirtiendo en este campo y produciendo resultados de investigación fructíferos. Sin embargo, la mayor parte de la investigación sobre redes neuronales difusas se basa en la innovación, la mejora y la perfección de los algoritmos. Hay poca literatura completa que lo describa. Las personas que son nuevas en este campo a menudo se sienten perdidas y les resulta difícil comprender las redes neuronales difusas. redes en poco tiempo. El concepto de red neuronal también es muy difícil de aplicar en la práctica. Basándose en la lectura de una gran cantidad de literatura, el autor organizó, resumió e investigó diversos conocimientos teóricos relacionados, con el objetivo de brindar una descripción general sistemática y algunas exploraciones preliminares de las redes neuronales difusas. En realidad, este artículo consta de dos partes: la primera parte es una descripción general de las redes neuronales difusas; la segunda parte es la propuesta de un algoritmo y su proceso de implementación. La red neuronal difusa es un concepto relativamente nuevo, desde la discusión histórica de los sistemas de redes neuronales y los sistemas difusos hasta su origen y desarrollo, el artículo demuestra la posibilidad y necesidad de su aparición y presenta brevemente el software de redes neuronales de lógica difusa nacional y extranjero. . Con base en el concepto de neuronas difusas, se define la red neuronal difusa; desde la perspectiva del mapeo de funciones, se analizan las capacidades de aproximación de funciones del sistema de red neuronal y del sistema difuso, ambos pueden aproximarse a cualquier función real continua con precisión arbitraria; La teoría está madura. Los algoritmos y modelos se presentan brevemente. En vista de los problemas específicos en la observación en tiempo real del terminal (red) de la red neuronal difusa, se discuten retrógradamente la capacidad de aprendizaje, la capacidad, la distribución estructural y otros detalles del terminal (red) de la red. Este artículo propone un algoritmo híbrido de dos pasos de red neuronal difusa: en el primer paso, se utiliza el sistema de inferencia difusa combinado con el algoritmo genético para determinar los parámetros de la función de membresía en función de las muestras de entrenamiento, y se utiliza el algoritmo genético. para buscar la solución óptima de los parámetros dentro del dominio definido. En este artículo, se selecciona el modelo S-T como modelo de inferencia en el sistema de inferencia difusa. El segundo paso es determinar la estructura de la red, utilizar el algoritmo BP para entrenar la red en función de las muestras de entrenamiento y ajustar los pesos y desviaciones de la red. Para evitar fenómenos mínimos locales y acelerar la velocidad de convergencia de la red, se mejora la BP. Se selecciona como algoritmo de entrenamiento un algoritmo con un factor de impulso y una tasa de aprendizaje variable. Para aplicar los algoritmos genéticos más ampliamente, este artículo utiliza C ++ para implementar una biblioteca de clases de algoritmos genéticos generales y utiliza tecnologías como plantillas de clases y clases abstractas junto con el proceso de observación real. Esta biblioteca de clases admite la optimización de funciones unidimensionales y multidimensionales. Para funciones multidimensionales, se pueden usar genes de longitud uniforme o diferentes longitudes en cada dimensión; se admiten tasas de mutación fijas y variables, y se admite finalizar la iteración con un álgebra de iteración fija y finalizar la iteración cuando se cumplan ciertas condiciones. . El autor utilizó Fuzzy Toolbox y NNetToolbox de MATLAB para implementar el algoritmo. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo tiene alta eficiencia, rápida velocidad de convergencia y alta precisión del modelo.
Resumen de red neuronal difusa
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