基于模糊聚類的二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識

摘要： 二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了二型模糊系統(tǒng)描述實(shí)際情況不確定性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,在非線性系統(tǒng)的辨識中得到了廣泛應(yīng)用。
二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)使用最多的是反向傳播算法算法,該算法原理簡單,易于實(shí)現(xiàn)。
但是該算法對初值敏感,不合適的初始會導(dǎo)致算法收斂于非最優(yōu)解或者發(fā)散。
針對反向傳播算法的這一缺點(diǎn),提出了一種基于模糊C均值聚類的區(qū)間二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識算法。