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题名基于FCM和RVGA的FNN在非线性辨识中的应用
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作者
黄文龙
张殿治
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机构
空军工程大学工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第28期100-102,138,共4页
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文摘
提出一种新的基于模糊C-均值聚类(FCM)和实值遗传算法(RVGA)的模糊神经网络(FNN)。在对模糊规则进行训练之前,利用模糊C-均值聚类从训练数据中提取出典型数据,以删除野值和协调数据内部冲突。然后利用一种新的实值遗传算法对此典型数据进行训练。此遗传算法的交叉和变异运算均直接对实值进行操作,而不是传统的位操作,因此,可以极大地减少训练时间并实现全局寻优。对非线性函数辨识的仿真实验证明了该方法的优越性。
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关键词
模糊神经网络
模糊C-均值
实值遗传算法
非线性函数辨识
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Keywords
Fuzzy neural network,Fuzzy c-means clustering,Real-valued genetic algorithms ,Nonlinear function identifi-cation
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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