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模糊神经网络(5)

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模糊神经网络的设计与训练

模糊神经网络的设计与训练

模糊神经网络的设计与训练模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的智能计算模型。

其设计与训练方法的研究一直是人工智能领域的热点之一。

本文将从FNN的基本原理、设计方法、训练算法以及应用领域等方面进行深入探讨。

首先，我们来了解一下FNN的基本原理。

FNN是通过将模糊逻辑和神经网络相结合，利用神经网络的学习能力和模糊逻辑的推理能力来解决复杂问题。

与传统的神经网络相比，FNN在处理不确定性问题时具有更好的性能。

在设计FNN时，首先需要确定输入变量和输出变量，并通过隶属函数将其映射到隶属度空间中。

隶属函数描述了输入变量或输出变量与隶属度之间的关系，常用的隶属函数有高斯函数、三角函数等。

然后，需要确定规则库，规则库中包含了一系列IF-THEN规则，描述了输入变量与输出变量之间的映射关系。

接下来是关于FNN训练算法方面的探讨。

常见的FNN训练算法有梯度下降法、遗传算法、模糊聚类算法等。

梯度下降法是一种基于误差反向传播的训练算法，通过不断调整权重和阈值来最小化误差函数。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过不断迭代进化来搜索最优解。

模糊聚类算法是一种基于模糊理论的聚类方法，通过迭代计算样本与聚类中心之间的隶属度来确定样本的分类。

FNN在许多领域都有广泛的应用。

在控制领域中，FNN可以应用于自动控制系统、智能机器人等方面。

在图像处理领域中，FNN可以应用于图像分类、目标识别等方面。

在金融领域中，FNN可以应用于股票预测、风险评估等方面。

然而，尽管FNN具有诸多优点和广泛的应用前景，但也存在一些挑战和问题需要解决。

首先是选择合适的隶属函数和规则库结构，在设计FNN时需要根据具体问题进行合理选择，并进行参数调整和优化。

其次是训练过程中容易陷入局部最优解的问题，需要采用合适的训练算法来避免。

此外，FNN的解释性和可解释性也是一个需要关注的问题，如何将FNN的结果以可理解和可信任的方式呈现给用户是一个挑战。

模糊神经网络

模糊神经网络

2.自适应网络的特例：神经网络 反向传播神经网络 反向传播神经网络（BPNN）是一个这样的 自适应网络，其节点对于输入信号完成同 样的函数，节点函数通常是由加权累加和 与成为“激活函数”或“传递函数”的非 线性函数组成的复合函数。激活函数通常 是S型或者可近似为阶跃函数的超越正切 函数，并且要求对于输入信号可微分。
但是模糊建模方法缺乏学习的能力，辨识过 程复杂，模型参数优化困难。 而神经网络具有很强的自学习和优化能力。 这些特点对系统辨识有很大的帮助。因此 模糊和神经网络的结合被广泛应用在系统 辨识中。
这里提出一种新的基于T-S模型的递归模糊 神经网络，其特点是通过在输入-输出层之 间加上动态元件，使得网络具有记忆暂态 信息的能力。T-S模型的前件和后件与网 络的节点函数有明显的对应关系。从理论 上证明了该网络的通用逼近特性。在结构 辨识中采用无监督聚类算法，根据已知的 输入-输出数据自动的划分输入-输出空间， 确定模糊规则数目及每条规则的前提参数。 在参数辨识中采用动态反向传播算法，辨 识结论部分参数。最后将该方法应用到非 线性系统的建模中。
一般情况下，自适应网络可以选择不 同的类型，并且每个节点可能有不同的节 点函数。自适应网络中每一个连接仅仅用 来确定输出的传输方向，连接一般没有权 重和参数。图5.1就是一个具有二输入二输 出的典型自适应网络。
自适应网络把参数分配给网络节点，每个 节点都有一个局部参数集合，这些局部参 数集合组合的并集就是网络全部参数的集 合。如果节点参数集合非空，那么参数值 决定节点函数，用方形来表示自适应节点； 如果节点参数集合是空集，那么节点函数 是固定的，用圆圈来表示这种确定节点。
自适应网络分为： （1）前馈自适应网络：每个节点的输出都 是由输入侧传到输出侧。

模糊神经网络在智能像识别中的应用

模糊神经网络在智能像识别中的应用

模糊神经网络在智能像识别中的应用近年来，随着深度学习的飞速发展，模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）作为一种新型人工神经网络，受到了广泛的关注。

FNN不仅具备一般神经网络的结构和功能，还可以模拟人类思维机制中的模糊推理思考过程，能够更好地应对不确定性和模糊性信息的处理。

本文旨在探讨FNN在智能像识别中的应用。

一、FNN的基本原理FNN是一种模糊推理型神经网络，结合了神经网络的学习能力和模糊逻辑的推理方式，具备了处理模糊信息的能力。

FNN的基本结构包括输入层、隐层、输出层和模糊推理层。

其中，输入层对应于图像的特征，隐层是中间处理层，输出层则对应于图像的分类结果。

模糊推理层主要用于实现模糊推理，即将输入数据转换成与之对应的输出数据。

FNN的训练过程使用反向传播算法和模糊聚类算法，通过多次迭代调整网络权值和基值，使FNN逐渐优化，实现准确的像素分类。

二、FNN在智能像识别中的应用智能像识别技术是图像处理领域中的一个重要研究方向，其应用范围很广，例如自动驾驶、机器人导航、安防监控等。

FNN作为一种新型的人工神经网络技术，在智能像识别领域也得到了广泛的应用。

以下将从三个方面介绍FNN在智能像识别方面的应用。

1. 图像分类图像分类是指将图像数据归类到特定类别中，例如将猫、狗、鸟等图像分类到不同的类别。

FNN在图像分类方面有出色的表现，其模糊推理机制可以对图像特征进行有效的分类。

通过对样本数据训练FNN，使其能够较好地对未知数据进行分类，从而实现智能像识别。

2. 模式识别模式识别是指通过对图像特征进行分析和学习，识别出其中的特定模式。

例如，对数字1进行识别，我们可以通过提取数字1的特征，例如直线和弧线的组合，以此将数字1与其他数字进行区分。

FNN可以通过学习样本数据的特征信息，实现对特定模式的识别，从而实现智能像识别。

3. 视觉跟踪视觉跟踪是指通过对目标的观察和追踪，实现对目标的定位和跟踪。

模糊神经网络

模糊神经网络

模糊神经网络
在人工智能领域中，神经网络一直是一种广泛应用的模型，用于解决各种复杂的问题。

然而，传统的神经网络在处理模糊或不确定性数据时存在一定的局限性。

为了解决这个问题，人们提出了模糊神经网络这一新颖的概念。

模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优势，能够更好地处理不确定性数据。

模糊逻辑是一种能够处理模糊性数据和不确定性信息的逻辑系统，而神经网络则可以模拟人脑的神经元之间的连接关系，在学习和处理信息方面表现出色。

模糊神经网络的核心思想是利用模糊集合和神经网络相结合，通过模糊推理和神经网络学习的方式来处理复杂的问题。

在模糊神经网络中，模糊集合用于表示输入和输出的模糊性，神经网络则用于学习和调整模糊集合之间的关系。

与传统的神经网络相比，模糊神经网络在处理模糊性数据和不确定性信息方面具有更强的表达能力和适应性。

它能够更好地处理具有模糊性和不确定性的问题，比如模糊控制、模糊分类、模糊决策等方面的任务。

在实际应用中，模糊神经网络已经被广泛应用于各种领域，如模糊控制系统、模糊模式识别、模糊优化等。

通过模糊神经网络的建模和训练，可以更好地解决现实世界中存在的模糊性和不确定性问题，提高系统的稳定性和鲁棒性。

总的来说，模糊神经网络是一种很有前景的研究方向，它将模糊逻辑和神经网络的优势结合起来，为处理复杂的不确定性数据提供了一种有效的解决方案。

随着人工智能技术的不断发展，模糊神经网络必将在更多的领域发挥巨大作用，为社会的进步和发展做出更大的贡献。

模糊神经网络

模糊神经网络
O : X [0,1]规定为：
0
O(
x)
1
x
5 5
0
2
1
0 x 50 50 x 100
随着x增加，O(x)增大 O(50) 0, O(60) 0.8 O(90) 0.985
1
0.8 50 60 90
例2 Y 年轻， Y : X [0,1]规定为：
1
Y
(
x)
1
x
25 5
2
(—2)—梯模形糊或数半学梯创形按始分人布照教授常见的形式，模糊推理系统可分为:
“Edit”—“Membership functions”进行输入输出变量隶属函数的定义。 1 典型模糊神经网络的结构 同其他模糊神经系统相比，ANFIS具有便捷高效的特点。 subplot(222),mesh(x111,x112,y111);title('实际输出'); （权值代表了每条规则的置信度，
(5)运用评价数据对训练好的模糊神经系统进行验证，观察仿真结果。 典型的一阶Sugeno型模糊规则形式如下：
x111=reshape(x11,41,21); （1）将选取的训练样本和评价样本分别写入两个. 1 模糊系统的构成 注：(a、b为待定参数) %对训练好的模糊神经推理系统进行验证 自适应模糊神经推理系统，也称为基于神经网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)，简称 ANFIS，1993年由学者Jang Roger提出。 典型的模糊神经网络结构
纯模糊逻辑系统
纯模糊逻辑系统仅由知识库和模糊推理机组成。 其输入输出均是模糊集合。
×
×
纯模糊逻辑系统结构图
纯模糊逻辑系统的优点：提供了一种量化专辑

模糊神经网络简介专家讲座

模糊神经网络简介专家讲座

全部样本学习完后，这个神经元 网络，就是一个聪明、灵活含糊规则 表，含有自学习、自适应功效。 1
第1页
含糊神经网络
（2）含糊、神经模型
以神经网络为主体, 将输入空间分割成若干不一样型 式含糊推论组合, 对系统先进行含糊逻辑判断, 以含糊控制 器输出作为神经元网络输入（串）。
后者含有自学习智能控制特征。
∏ w11
第1层（输入层）:
∏
将输入（系统误差，
e
误差改变率）引入网络:
……
∏ wij
y
∑
Out1(1) In1(1) e
……
ec
∏
wnn
Out1(1) In1(1) ec
∏
输入层 含糊化 含糊推理 去含糊化
模糊神经网络简介专家讲座
8
第8页
基于标准模型含糊神经网络
第2层（含糊化层）:
对输入进行含糊化。假设在每个输入论域上定义3个含糊语言词集 {N，Z，P}={“负”，“零”，“正”}，隶属函数采取高斯基函数，与 {N，Z，P}对应中心值分别为{-1，0，1}，宽度为{0.5，0.5，0.5}。隶 属函数形状与分布以下列图所表示。
p
k ji
(l
1)
p
k ji
(l
)
E
p
k ji
cij (k
1)
cij (k )
E cij
ij (k
1)
ij (k )
E
ij
其中，i=0, 1, …, n；j=1, 2, … m； k=1, 2, … r。 0 为学习率。
模糊神经网络简介专家讲座
18
第18页
含糊神经网络
是一个集含糊逻辑推理强大结构性知识表示能力与神经网络强大自 学习能力于一体新技术。

模糊神经网络的基本原理与应用概述

模糊神经网络的基本原理与应用概述摘要：模糊神经网络（FNN）是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。

本文旨在分析模糊神经网络的基本原理及相关应用。

关键字：模糊神经网络，模糊控制，神经网络控制，BP算法。

Abstract:A fuzzy neural network is a neural network and fuzzy logic system with the combination of a powerful. The self-learning and self-tuning function of the network, is a very intelligent control theory research in the field of active branches. So the fuzzy neural network control research has the vital significance. The purpose of this paper is to analysis the basic principle of fuzzy neural networks and related applications.Key Words: Fuzzy Neural Network, Fuzzy Control, Neural Network Control, BP Algorithm.1人工神经网络的基本原理与应用概述1.1人工神经网络的概念人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统,它使用大量简单的相连的人工神经元来模仿生物神经网络的能力,从外界环境或其它神经元获得信息,同时加以简单的运算,将结果输出到外界或其它人工神经元。

模糊神经网络综述

1.模糊神经网络的提出模糊逻辑(FL)、神经网络理论(NN)、遗传算法(GA)、随机推理(PR),以及置信网络、混沌理论和部分学习理论相融合,形成了一种协作体,这种融合并非杂乱无章地将模糊逻辑、神经网络和遗传算法等进行拼凑,而是通过各种方法解决本领域的问题并相互取长补短,从而形成了各种方法的协作。

从这个意义上讲,各种方法是互补的,而不是竞争的。

在协作体中,各种方法起着不同的作用。

通过这种协作,产生了混合智能系统。

模糊逻辑和神经网络都是重要的智能控制方法,将模糊逻辑和神经网络这两种软计算方法相结合,取长补短,形成一种协作体—模糊神经网络。

2.模糊神经网络的研究进展模糊神经网络的发展经历了一个漫长的过程。

MacCulloch-Pitta模型便是早期将模糊集应用到神经网络中的一例。

此后,人们对模糊神经网络研究得很少。

直到1990年Takagi才综述性地讨论了神经网络与模糊逻辑的结合。

Kosko(1992)出版了该领域的第一本专著《Neural Network and Fuzzy Systems》,并在这本专著中提出了模糊联想记忆、模糊认知图等重要概念,促进了模糊神经网络的研究向着多元化深入发展。

（1）引入模糊运算的神经网络———狭义模糊神经网络狭义模糊神经网络通过调整参数进行学习。

其学习算法可以采用通用学习算法,也可以通过对原有神经网络的学习算法进行拓展得到。

反向传播学习算法、随机搜索法、遗传算法等是几种与具体神经网络结构无关的通用学习算法。

（2）用模糊逻辑增强网络功能的神经网络这类模糊神经网络不是对神经网络与模糊逻辑直接进行融合,而是通过模糊逻辑改进神经网络的学习算法。

首先通过分析网络性能得到启发式知识,然后再将启发式知识用于调整学习参数,从而加快了学习收敛速度。

（3）基于神经网络的模糊系统—神经模糊系统于神经网络的模糊系统,也被称为神经模糊系统(NFS,Neural-Fuzzy Systems),是利用神经网络学习算法的模糊系统。

模糊神经网络的设计与训练

模糊神经网络的设计与训练模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）作为一种融合了模糊推理和神经网络的智能计算模型，已经在各个领域展示了强大的应用潜力。

它能够处理模糊和不确定性信息，具有较强的自适应性和泛化能力。

本文将深入探讨模糊神经网络的设计与训练方法，并探索其在实际问题中的应用。

一、概述模糊神经网络是在传统神经网络基础上引入了模糊推理机制的一种扩展形式。

它利用模糊逻辑处理输入数据，并通过神经网络学习算法进行自适应调整，从而实现对输入数据进行分类、识别和预测等任务。

与传统方法相比，模糊神经网络具有更强大的表达能力和更好的鲁棒性。

二、设计方法模糊神经网络设计中最基本的问题是确定输入输出变量之间的关系以及它们之间相互作用方式。

常用方法包括基于规则、基于模型以及基于数据等。

基于规则方法通过人工构建规则集合来描述变量之间关系，并利用规则集合进行推理。

这种方法的优点是能够直观地表达专家知识，但缺点是规则集合的构建和调整需要大量的人力和时间。

基于模型方法利用数学模型来描述变量之间的关系，如模糊推理系统和模糊Petri网等。

这种方法可以通过数学推导和优化算法来确定模型参数，但需要对问题进行较为精确的建模。

基于数据方法利用大量数据来学习变量之间的关系。

常用算法包括神经网络、遗传算法、粒子群优化算法等。

这种方法可以通过大规模数据集进行训练，但对于数据质量和训练时间要求较高。

三、训练方法模糊神经网络的训练是指通过调整网络参数使其能够更好地适应输入输出之间的关系。

常用的训练算法包括基于梯度下降法、遗传算法以及粒子群优化等。

基于梯度下降法是一种常用且有效的训练方法，其基本思想是通过计算误差函数对网络参数求导，并根据导数值调整参数值。

这种方法可以在一定程度上保证误差函数逐渐减小，但容易陷入局部最优解。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。

这种方法适用于复杂的非线性问题，但计算复杂度较高。

模糊神经网络算法研究

模糊神经网络算法研究一、引言模糊神经网络算法是一种结合了模糊逻辑和神经网络的计算模型，用于处理模糊不确定性和非线性问题。

本文将通过研究模糊神经网络的原理、应用和优化方法，探索其在解决实际问题中的潜力和局限性。

二、模糊神经网络算法原理1. 模糊逻辑的基本概念模糊逻辑是处理模糊信息的数学工具，其中包括模糊集合、隶属函数、模糊关系等概念。

模糊集合用来描述不确定或模糊的概念，而隶属函数表示一个元素属于某个模糊集合的程度。

模糊关系则用于表达模糊集合之间的关系。

2. 神经网络的基本原理神经网络是一种由人工神经元构成的计算系统，以模仿生物神经系统的运作方式。

其中的神经元接收输入信号、进行加权处理，并通过激活函数输出计算结果。

神经网络通过训练和学习来调整连接权值，以实现对输入输出之间的映射关系建模。

3. 模糊神经网络的结构和运算模糊神经网络结合了模糊逻辑的不确定性处理和神经网络的学习能力，并采用模糊化和去模糊化的过程来实现输入输出之间的映射。

常见的模糊神经网络结构包括前馈神经网络、递归神经网络和模糊关联记忆。

三、模糊神经网络算法应用1. 模糊神经网络在模式识别中的应用模糊神经网络在模式识别领域有广泛应用，例如人脸识别、手写识别和语音识别等。

由于模糊神经网络对于模糊和不完整信息的处理能力，能够更好地应对现实场景中的噪声和不确定性。

2. 模糊神经网络在控制系统中的应用模糊神经网络在控制系统中的应用主要体现在模糊控制器的设计和优化。

通过模糊控制器的设计，可以实现对复杂系统的自适应控制和非线性控制。

同时，模糊神经网络还可以与PID控制器相结合，提高系统的控制性能。

3. 模糊神经网络在预测和优化中的应用模糊神经网络在时间序列预测和多目标优化等问题中也有广泛应用。

例如，使用模糊神经网络来预测股票市场的趋势和交通流量的变化，以及应用模糊神经网络来优化生产调度和资源分配等问题。

四、模糊神经网络算法优化1. 模糊神经网络参数优化模糊神经网络的性能很大程度上依赖于其参数的设置。

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M A
T
B
0 .5
现在看，如果有A能否“回忆”起 B？ A⃘M = B； BMT = [0.2 0.5 0.9 0.9]= A’ ≠ A. 2）相关乘积编码
M A
T
B
j
m ij a i b
0 . 18 0 . 45 T M A B 0 . 81 0 .9
n
ˆ i f i ( x1 , x 2 )
f i ( x 1 , x 2 ) a i 0 a i1 x 1 a i 2 x 2
a ij (j 0,1,2) 是常数
⑶后件为模糊变量
R k : ( If
i
x 1 是 A i 1 和 x 2 是 A i 2 , Then y 是 B k ) 是 R i 1 2 k k 1, 2
解决模糊推理中二个问题：①缺乏确定的方法选择隶属函数； ②缺乏学习功能校正推理规则。 用神经网络实现T—S模型，称为神经网络驱动模糊推理(NDF). 网络由二部分组成:
R
s
: If
X ( x 1 , x 2 ,..., x n ) 是 A s , Then s 1, 2 ,..., r
y s NN s ( x 1 , x 2 ,..., x n )
模糊神经网络
ANN（Artificial Neural Network）和 FLS（Fuzzy Logical Network）的比较： 相同之处 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、 估计器、和动态系统；
2） 不需要数学模型进行描述，但都可用
数学工具进行处理；
3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。
Nc
{ y i s ( x i ) A ( x i )} s
2
或
Em
s

i 1
Nc

A s ( x i ){ y i s ( x i ) A s ( x i )} （加权）
2
6
5）简化后件部分
在NN S的输入端，任意消去x p ，比较误差：
6）最终输出
●神经网络的模糊建模 有三种模型： ⑴ 后件为恒值：
Bk A M
' k
A ( Ak B k )
T
k 1, 2 ,..., m .
所记忆的隶属向量，等于各记忆Fra bibliotek量的加权和：B

k 1
m
W k Bk
'
如在输出论域Y=（y1,y2,…,y p)需要一个单独的输出， 则要去模糊：
p p
B

i 1
yi B ( yi ) /

j

ij u ij
5
yi
权值
: w ij
5
m ij ij 与第1层一样 .
2)由 上而下
学习（训练）
目的：1）决定第2层和第4层中的隶属函数中心mij和宽度σ
ij
2）决定第3层和第4层中的规则
自组织学习
a ) 输入变量x1空间的划分 T(x1)T(x2) … T(x n)=T(x) T(y i) b)第4层处在自上至下的模式
Wk
j 1
I II
W k 1 ( xk ) 2 ( xk )
j
[ y k y k ]xk ,
d
j
1 j n 1 ( 迭代次数）

i 1
2
p
i ( x k ) 1,
i 1, 2 .
0

k 1
i ( x k ),
i ( x k ) [ 0 ,1 ]
模糊关联矩阵M确定有二种方法：1）相关最小编码 m i j= Min（a i ,b j） 假定A= (0.2 0.5 0.9 1.0), B= (0.9 0.5 0.6),则：
0 .2 0 .5 T M A B 0 . 9 0 .9 1 .0 0 .2 0 .5 0 .6 0 .9 0 .9 0 .2 0 .5 0 .5 0 .5 0 .2 0 .5 0 .6 0 .6
（ a b ) soft min( a , b ) ae e
ka ka
be e
kb
kb
当 k 时， Softmin(a,
b) Min(a, b)
●神经网络驱动模糊推理（NDF）
R : If
i
X 是 Ai 和 Y 是 B i , Then
z 是 f（ x , y ) i
●用神经网络实现隶属函数
y1 s ( x ) 1 {1 exp[ w g ( x w c )]}
a 是非线性函数，生成
sigmoid 函数。
wc 和 wg 分别确定Sigmoid函数的中心和宽度,S(x),M(x),L(x) 组成大、中、小三个论域的隶属函数。 逻辑“与”可以用Softmin 来实现：

i 1
B ( yi )
A并行地加于各联想存贮器上。
神经模糊网络——神经模糊控制器
●
模糊自适应学习控制网络(FALCON)
对任一节点i 输入与输出的关系：
输入：net
i
f u 1 , u 2 , u p , w 1 , w 2 w p
k k k k k k

其中:
d 1 是属于向量类别 d 2 是属于向量类别 d f I 均值 ( 相当于离聚类中心 II 均值 ( 相当于离聚类中心 )的距离； )的距离；
是类别 I 和 II 均值之间的距离； 是正常数， 控制隶属函数下降到 0 . 5 的速率 .
3) 算法停止的判据: （当分类错误，不确定向量不再产生另一迭代）
1) 有完全相同的结果 2) 前提一样的规则 3) 其它前提的并,组成了某些输入变量的整个术语的集合
监督学习阶段
E 1 2
y t
d
y t
2
E m i
=
E a
(5)
a
(5)
m i
= -[
y
d
( t) - y ( t) ]
ui
(5) (5)

i
iu i
mi
1 ( x k ) 0 . 5 Beta
Beta 或 （ x k ) 0 . 5 Beta 2 1 e 2(e
f f f
)
0
e
0.02,
Beta 在 0 . 5 附近 .
产生良好的结果. ② 模糊联想存储器 （FAM） 双向联想存贮器的模糊化。把双向联想存贮器的权矩阵变换 成模糊集合的关系（关联）矩阵。
x ( t ) m clost ( t ) min
1 i k
x (t ) m i (t )
对 m i m clost
m clost ( t 1 ) m clost ( t ) ( t ) x ( t ) m clost ( t ) m i ( t 1 ) m i ( t ),
不同之处：㈠ 工作机制方面：
ANN——大量、高度连接，按样板进行学习 FLS—— 按语言变量、通过隐含、推理和去 模糊获得结果。
㈡ 信息处理基本单元方面： ANN——数值点样本，xi yi
FLN——模糊集合（Ai，Bi）
㈢ 运行模式方面： ANN——学习过程透明，不对结构知识编码 FLN——不透明，对结构知识进行编码，推理过程外界 ㈣ 应用上： 可知
R : If
i
x 1 是 A i 1 和 x 2 是 A i 2 , Then y f i ( i 1, 2 ,..., n ) 1 2 y
*

i f i / i ˆ i f i
i 1 i 1
n
n
n
i1 , i 2 1, 2 , 3
ˆ i ( xi ) i ( xi ) /
(t+ 1 )= m i (t)+ [ y d (t)-y (t)]
iu i
(5) (5)

i
iu i
E
i
=
E a
(5)
a
(5)
m iu i
k 代表层次
, f 代表组合
输出：Output
o i a net
k
i
a f
29
2）自上至下与第2层
一样，产生隶属函数
第5层：
1) 由下至上 输入： : 决策、去模糊
f

j
w ij
5
u ij
m ij ij u ij5
j
隶属函数为钟形 输出： a f
2
数据40 对，见表6.1
评判指标:
EA
nA

i 1
( yi
A
yi
AA
)
2
EA

i 1
nB
( yi
B
yi
BB
)
2
UC

i 1 2
nA
( yi
AB
yi
AA
)
2


i 1
nB
( yi
BA
yi
BB
)
2
C
E A E B UC
2
常 数 模 型
常 数 模 型 隶属函数的变化
ANN——偏重于模式识别，分类 FLN —— 偏重于控制
神经模糊网络——把ANN的学习机制和FLN的人类思维 和推理结合起来。
结合方式有3种： 1）神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、 模糊推理，基本上（本质上）还是FLN。 2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。 3）模糊-神经混合系统——二者有机结合。 ●基于神经网络的模糊逻辑运算 ①用神经网络实现隶属函数 ②神经网络驱动模糊推理 ③神经网络的模糊建模