發(fā)布時間：2020-12-25 20:31

　　近些年來,科技的迅猛發(fā)展,使系統(tǒng)辨識向著更為復雜,更加嚴密的方向發(fā)展。模糊RBF（radial basis function,RBF）網(wǎng)絡非線性系統(tǒng)辨識,融合了神經(jīng)網(wǎng)絡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。但是因為訓練模糊RBF網(wǎng)絡的傳統(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)絡的結(jié)構(gòu)以及辨識原理。針對在模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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,非常適合解決復雜的尋優(yōu)問題。然后,為了克服在模糊RBF網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識中梯度對網(wǎng)絡權(quán)重變化的影響,用局部快速學習方法RPROP算法與差分進化算法組合成的——RPROP-DE算法訓練模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡,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】：西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

模糊R13F網(wǎng)絡辨識結(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)絡的流程圖如圖2一3所示。梯度下降算法訓練模糊RBF網(wǎng)絡的實現(xiàn)步驟為:隨機產(chǎn)生模糊徑向基函數(shù)網(wǎng)絡清晰化層的權(quán)值以及隸屬度的中心和寬度，輸入訓練樣木。2·計算網(wǎng)絡辨識誤差。(k)，即可得到網(wǎng)絡辨識的[{1標E一l。(k)3.通過第3步得到的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的目標來調(diào)整清晰化層網(wǎng)絡權(quán)值。4.反向傳播，調(diào)整模糊尺即神經(jīng)網(wǎng)絡中高斯型隸屬函數(shù)的，卜自值和寬度值。5.檢查是否達到預先設定好的網(wǎng)絡辨識日標。若達到指定的辨識卜!標則保留網(wǎng)絡權(quán)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]非線性系統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的改進策略[J]. 趙俊,陳建軍.  控制理論與應用. 2010(04)
[2]非線性系統(tǒng)辨識方法研究[J]. 徐小平,錢富才,王峰.  計算機工程與應用. 2010(06)
[3]基于T-S模型的模糊系統(tǒng)辨識方法綜述[J]. 蔣強,肖建,何都益,蔣偉,王夢玲.  計算機應用研究. 2009(06)
[4]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的聯(lián)合優(yōu)化算法[J]. 孫娓娓,劉瓊蓀.  計算機工程與應用. 2009(12)
[5]基于導數(shù)優(yōu)化的BP學習算法的研究綜述[J]. 張芳芳,賀娟,李明軍.  計算機應用研究. 2009(03)
[6]遺傳算法研究綜述[J]. 葛繼科,邱玉輝,吳春明,蒲國林.  計算機應用研究. 2008(10)
[7]混沌直擴信號擴頻序列盲估計[J]. 胡進峰,郭靜波.  電子與信息學報. 2008(08)
[8]基于PSO的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在熱工系統(tǒng)辨識中的應用[J]. 王學厚,韓璞,李巖,賈增周.  華北電力大學學報(自然科學版). 2008(01)
[9]基于對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)辨識及應用[J]. 于海波,馬翠紅.  微計算機信息. 2007(31)
[10]基于蟻群聚類算法的非線性系統(tǒng)辨識[J]. 趙寶江,李士勇.  控制與決策. 2007(10)

碩士論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化的智能控制研究[D]. 張茜.中國石油大學 2010
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別技術(shù)研究[D]. 邵長斌.江南大學 2009
[3]模糊RBF網(wǎng)絡的研究和應用[D]. 范傳柱.安徽理工大學 2009
[4]基于遺傳進化神經(jīng)網(wǎng)絡的人民幣號碼識別方法研究[D]. 張璐璐.吉林大學 2009
[5]基于RPROP-SVR混合算法的DRNN網(wǎng)絡非線性系統(tǒng)辨識[D]. 王曉燕.西南交通大學 2009
[6]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的算法改進及應用研究[D]. 孫娓娓.重慶大學 2009
[7]差分進化算法及其在氣動優(yōu)化設計中的應用[D]. 張越.上海交通大學 2009
[8]差分進化算法及其在指數(shù)復制中的應用[D]. 雍開伏.華中科技大學 2008
[9]ERP中銷售管理系統(tǒng)的擴展設計研究與實踐[D]. 王鵬鵬.廣西大學 2008
[10]差分進化算法及其應用研究[D]. 寧桂英.廣西民族大學 2008



本文編號：2938344