基于UKF的增长型模糊神经网络设计
作者:
作者单位:

(1. 北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124;\hspace{3pt};2. 计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124)

作者简介:

韩红桂(1983-), 男, 教授, 博士生导师, 从事污水处理过程建模、优化与控制等研究;林征来(1991-), 男, 硕士生, 从事复杂过程建模、控制的研究.

通讯作者:

E-mail: rechardhan@bjut.edu.cn

中图分类号:

TP173

基金项目:

国家自然科学基金项目(61533002,61622301);北京市自然科学基金项目(4172005);科技部水专项(2017ZX07104).


Growing fuzzy neural network design based on UKF algorithm
Author:
Affiliation:

(1. College of Electronic Information & Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;\hspace{3pt};2. Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing 100124,China)

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    摘要:

    为了实现模糊神经网络结构和参数的同时调整,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的增长型模糊神经网络(UKF-GFNN).首先,利用UKF对模糊神经网络的参数进行调整;然后,设计一种基于隐含层神经元输出强度的模糊规则增长机制,实现模糊神经网络的结构增长;最后,将所提出的增长型模糊神经网络应用于非线性系统建模.实验结果显示,基于UKF的增长型模糊神经网络能够实现结构和参数的自校正,并且具有较高的建模精度.

    Abstract:

    In order to adjust the structure and parameter of a fuzzy neural network simultaneously, a growing fuzzy neural network based on the unscented Kalman filter(UKF) method is proposed.Firstly, the UKF method is used to adjust the parameters of the fuzzy neural network.Then, a growing mechanism, using the output intensity of hidden neurons, is designed for self-organizing the fuzzy rules, and the structure of fuzzy neural networks can grow in the learning process.Finally, the proposed growing fuzzy neural network is used to model a nonlinear system.The experimental results show that the proposed growing fuzzy neural network is able to adjust the structure and parameters simultaneously, as well as with suitable modeling accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

韩红桂,林征来,乔俊飞.基于UKF的增长型模糊神经网络设计[J].控制与决策,2017,32(12):2169-2175

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  • 在线发布日期: 2017-11-15
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