由于模糊邏輯系統(tǒng)能夠結(jié)合專家的知識和經(jīng)驗,具有其他系統(tǒng)無可比擬的優(yōu)勢,現(xiàn)已成功應(yīng)用于自動控制、圖像識別、決策分析等領(lǐng)域。但依然存在著參數(shù)難以獲取和“規(guī)則爆炸”的難題,所謂“規(guī)則爆炸”就是指隨著輸入的增加,規(guī)則數(shù)目急劇增加,從而增加了模糊邏輯系統(tǒng)的復(fù)雜度,給計算帶來不便。由于蟻群、遺傳和粒子群等智能算法的強魯棒性、全局收斂等特性,運用智能算法解決參數(shù)難以獲取和“規(guī)則爆炸”已成為一個新的研究熱點。本論文運用蟻群算法(ACO)設(shè)計模糊邏輯系統(tǒng),包括模糊邏輯系統(tǒng)的參數(shù)辨識和結(jié)構(gòu)辨識,并在蟻群算法的基礎(chǔ)上提出一種具有全局信息素更新的改進蟻群算法(IACO),同樣也用于設(shè)計模糊邏輯系統(tǒng)。將所設(shè)計的智能模糊邏輯系統(tǒng)用于Mackey-Glass混沌時間序列和國際石油價格的預(yù)測,仿真結(jié)果表明了蟻群算法和改進蟻群算法用于模糊邏輯系統(tǒng)設(shè)計的可行性、高性能性以及較傳統(tǒng)算法的優(yōu)越性。具體工作如下:(1)介紹了一型TSK模糊邏輯系統(tǒng)、A1-C1、A2-C0、A2-C1區(qū)間二型TSK模糊邏輯系統(tǒng)和蟻群算法的基礎(chǔ)知識和相關(guān)概念(這里,A表示規(guī)則前件,C表示規(guī)則后件),在蟻群算法的基礎(chǔ)上提出具有全局信息素更新的改進蟻群...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

本文編號：3878495