基于pi-sigma神经网络的模糊建模与控制及其仿真研究

作者：周蓉蓉; 姚荣斌; 李生权

来源：淮阴师范学院学报(自然科学版), 2009, (04): 284-287+296.

DOI：10.16119/j.cnki.issn1671-6876.2009.04.020

• pi-sigma神经网络
• 模糊建模
• 高木-关野模糊模型
• 非线性逼近
• 自学习算法 pi-sigma neural network
• fuzzy modeling
• T-S model
• nonlinear approximation
• self-study algorithm

提出了一种基于高木-关野模糊系统的pi-sigma神经网络结构、学习算法,并分析了学习算法的收敛性.用这种混合型pi-sigma神经网络系统去实现模糊规则及其隶属函数的修正,从而得到模糊推理的自适应性.在设计过程中,引入Zadel模糊取乘算子,使之适合基于梯度的学习算法.最后的仿真结果表明此种网络的有效性、优越性并且在非线性建模、控制等方面有重要的应用价值.

• 单位
  泰州师范高等专科学校; 声场声信息国家重点实验室; 南京大学; 连云港师范高等专科学校; 南京航空航天大学; 航空宇航学院