第十一章模糊神经网络的讲述内容 11.1模糊神经网络理论概述 11.2模糊系统简介 11.3RBF网络及其与模糊系统的功能等价 11.4模糊神经元的般构造方法 11.5模糊神经网络 11.6标准模糊神经控制器结构 11.7模糊RBF型神经控制器结构
11.1 模糊神经网络理论概述 11.2 模糊系统简介 11.3 RBF网络及其与模糊系统的功能等价 11.4 模糊神经元的一般构造方法 11.5 模糊神经网络 11.6 标准模糊神经控制器结构 11.7 模糊RBF型神经控制器结构 第十一章 模糊神经网络的讲述内容
11.1模糊神经网络理论概述 模糊逻辑系统易于理解，而神经网络则有极强的自适应学 习能力.随着模糊信息处理技术和神经网络技术研究的不断 深入如何将模糊技术与神经网络技术进行有机结合，利用两 者的长处提高整个系统的学习能力和表达能力是目前最受 人注目的课题之一。模糊神经网络就是在这种背景下诞生的 门新生技术。 将模糊逻辑与神经网络相结合就构成了模糊神经网络.虽 然这是两个截然不同的领域但是均是对人类智能的研究.目 前，将模糊逻辑和神经网络相结合的研究主要有以下几种形 式
11.1 模糊神经网络理论概述 模糊逻辑系统易于理解,而神经网络则有极强的自适应学 习能力.随着模糊信息处理技术和神经网络技术研究的不断 深入,如何将模糊技术与神经网络技术进行有机结合,利用两 者的长处,提高整个系统的学习能力和表达能力,是目前最受 人注目的课题之一。模糊神经网络就是在这种背景下诞生的 一门新生技术。 将模糊逻辑与神经网络相结合就构成了模糊神经网络.虽 然这是两个截然不同的领域,但是均是对人类智能的研究.目 前,将模糊逻辑和神经网络相结合的研究主要有以下几种形 式:
11.1模糊神经网络理论概述 1)将模糊逻辑用于神经网络 将模糊集合的概念应用于 神经网络的计算和学习，用模糊技术提高神经网络的学习 性能。 2)将神经网络用于模糊系统有两个方面 (1)用神经网络的学习能力实时调整知识库，在线提取 或调整模糊规则或其参数. (2)用神经网络完成模糊推理过程。 3)模糊系统和神经网络全面结合，构造完整意义上的模糊神 经网络和算法.近些年来有关模糊神经网络的主要研 究都集中在这方面。 4)将模糊神经网络和其它理论相结合如遗传，聚夹，蚁群 自适应等
1)将模糊逻辑用于神经网络——将模糊集合的概念应用于 神经网络的计算和学习,用模糊技术提高神经网络的学习 性能。 2)将神经网络用于模糊系统有两个方面—— (1)用神经网络的学习能力实时调整知识库,在线提取 或调整模糊规则或其参数. (2)用神经网络完成模糊推理过程. 3)模糊系统和神经网络全面结合,构造完整意义上的模糊神 经网络和算法.近些年来有关模糊神经网络的主要研 究都集中在这方面。 4)将模糊神经网络和其它理论相结合,如遗传,聚夹,蚁群, 自适应等. 11.1 模糊神经网络理论概述
11.1模糊神经网络理论概述 神经网络具有并行计算，全分布式信息存储，容错能力强以 及具有自适应学习等优点.但神经网络不适合表达基于规则的 知识。由于神经网络不能很好的利用先验知识常常只能将初 始权值取为零或随机数从而增加了网络的训练时间和陷入局 部极值。另方面，模糊逻辑是一种处理不确定性，它比较适 合表达模糊或定性知识，其推理方式比较适合于人的思维模式， 但模糊逻辑系统缺乏学习和自适应能力。故二者将综合或许 可以得到更好的系统模糊神经网络系统。 与传统的神经网络不同，模糊神经网络的结构和权值都有 定的物理含义，在设计模糊神经网络结构时，可以根据问题 的复杂程度以及精度要求，结合先验知识来构造相应的模糊神 经网络模型
神经网络具有并行计算,全分布式信息存储,容错能力强以 及具有自适应学习等优点.但神经网络不适合表达基于规则的 知识。由于神经网络不能很好的利用先验知识,常常只能将初 始权值取为零或随机数从而增加了网络的训练时间和陷入局 部极值。另一方面,模糊逻辑是一种处理不确定性, 它比较适 合表达模糊或定性知识,其推理方式比较适合于人的思维模式, 但模糊逻辑系统缺乏学习和自适应能力。故二者将综合或许 可以得到更好的系统——模糊神经网络系统。 与传统的神经网络不同, 模糊神经网络的结构和权值都有 一定的物理含义,在设计模糊神经网络结构时,可以根据问题 的复杂程度以及精度要求,结合先验知识来构造相应的模糊神 经网络模型。 11.1 模糊神经网络理论概述
11.2模糊系统简介 √模糊集 是传统的集合论的推广该集合中包含隶属于 不精确的元素把隶属的程度定义为隶属函数这个函数是一 个位于0到1之间的值这种方法明确地提供了一种用数学模 型表达不确定性的方式最常用的隶属函数有两个： (1).三角隶属函数： x-m x-m≤o 其它 其中，和σ分别为该模糊集的中心和宽度
11.2 模糊系统简介 ✓ 模糊集——是传统的集合论的推广.该集合中包含隶属于 不精确的元素.把隶属的程度定义为隶属函数.这个函数是一 个位于0到1之间的值.这种方法明确地提供了一种用数学模 型表达不确定性的方式.最常用的隶属函数有两个: (1).三角隶属函数: ( ) 1 ( ) 11.1 0 x m x m x − − − = 其它 其中，m和σ分别为该模糊集的中心和宽度