近些年來,科技的迅猛發(fā)展,使系統(tǒng)辨識向著更為復(fù)雜,更加嚴密的方向發(fā)展。模糊RBF（radial basis function,RBF）網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)辨識,融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯兩者的長處,展現(xiàn)出了強大的非線性映射能力。但是因為訓(xùn)練模糊RBF網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)算法存在極易陷入局部極小值、早熟和辨識精度不理想等問題,所以針對這些問題進行了研究。首先,本文介紹了模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及辨識原理。針對在模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中廣泛使用的最多的方法——遺傳算法和BP算法存在的收斂慢、容易陷入局部極值以及辨識精度不高的缺點,提出一種基于差分進化算法（Differential Evolution Algorithm,DE）的模糊RBF網(wǎng)絡(luò)進行非線性系統(tǒng)辨識的新方法。差分進化算法是一種強大的全局優(yōu)化搜索方法。差分進化算法收斂快、實現(xiàn)簡單,穩(wěn)定性極強,所需領(lǐng)域知識少,非常適合解決復(fù)雜的尋優(yōu)問題。然后,為了克服在模糊RBF網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識中梯度對網(wǎng)絡(luò)權(quán)重變化的影響,用局部快速學(xué)習(xí)方法RPROP算法與差分進化算法組合成的——RPROP-DE算法訓(xùn)練模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),RPROP算法不受梯度值對權(quán)重改變的影響,而只是決... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

模糊R13F網(wǎng)絡(luò)辨識結(jié)構(gòu)

”J日‘吧一圖2一3梯度卜降算法流程圖梯度下降算法優(yōu)化模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程圖如圖2一3所示。梯度下降算法訓(xùn)練模糊RBF網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)步驟為:隨機產(chǎn)生模糊徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)清晰化層的權(quán)值以及隸屬度的中心和寬度，輸入訓(xùn)練樣木。2·計算網(wǎng)絡(luò)辨識誤差。(k)，即可得到網(wǎng)絡(luò)辨識的[{1標(biāo)E一l。(k)3.通過第3步得到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的目標(biāo)來調(diào)整清晰化層網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。4.反向傳播，調(diào)整模糊尺即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中高斯型隸屬函數(shù)的，卜自值和寬度值。5.檢查是否達到預(yù)先設(shè)定好的網(wǎng)絡(luò)辨識日標(biāo)。若達到指定的辨識卜!標(biāo)則保留網(wǎng)絡(luò)權(quán)

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]模糊RBF網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用[D]. 范傳柱.安徽理工大學(xué) 2009
[4]基于遺傳進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人民幣號碼識別方法研究[D]. 張璐璐.吉林大學(xué) 2009
[5]基于RPROP-SVR混合算法的DRNN網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)辨識[D]. 王曉燕.西南交通大學(xué) 2009
[6]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法改進及應(yīng)用研究[D]. 孫娓娓.重慶大學(xué) 2009
[7]差分進化算法及其在氣動優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[D]. 張越.上海交通大學(xué) 2009
[8]差分進化算法及其在指數(shù)復(fù)制中的應(yīng)用[D]. 雍開伏.華中科技大學(xué) 2008
[9]ERP中銷售管理系統(tǒng)的擴展設(shè)計研究與實踐[D]. 王鵬鵬.廣西大學(xué) 2008
[10]差分進化算法及其應(yīng)用研究[D]. 寧桂英.廣西民族大學(xué) 2008



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