基于三相连接的进化模糊神经网络及应用  

Application of Tri-Phase Connected Mode Based Evolving Fuzzy Neural Network

作　　者：卓茗[1] 孙增圻[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系,国家智能技术与系统重点实验室,北京100084

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第18期188-190,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家重点基础研究专项基金(编号:G2002cb312205);国家自然科学基金(编号:60174018);国家自然科学基金重大研究计划专项基金(编号:90205008)的联合资助

摘　　要：介绍了一种新型的进化模糊神经网络,规则节点层融入了三相电路的连接方式,用于在线的监督学习或者无人监督学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法即时优化进化聚类的结果,通过T-S模型模糊推理系统计算输出。This paper presents a new type of evolving fuzzy neural network,and rule nodes layer is amalgamated with connected mode of tri-phase electro-circuit,for supervised or unsupervised on-line learning.An evolving clustering method is employed,and new fuzzy rules are created and updated during the operation of the system.Genetic Algorithm is applied to optimize the result of clustering instantly,then,calculates the output by fuzzy inference system based on T-S fuzzy models.

关 键 词：三相连接方式 进化模糊神经网络 进化聚类 在线学习 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]