自适应模糊逻辑系统的鲁棒学习算法  

Robust learning algorithm for adaptive fuzzy logical systems

作　　者：祖家奎[1] 戴冠中[1] 卢京潮[1] 

机构地区：[1]西北工业大学自动控制系,陕西西安710072

出　　处：《控制与决策》2003年第1期69-72,共4页Control and Decision

摘　　要：通过对常规最小方差型目标函数局限性的分析 ,根据鲁棒统计学理论和目标函数在参数学习中的导向作用 ,对目标函数进行修正。在此基础之上 ,提出一种模糊逻辑系统的鲁棒学习算法。在噪声环境中 ,通过对该算法的仿真验证以及与常规算法性能的比较 ,表明该鲁棒学习算法在逼近精度和鲁棒性等方面优于传统方法 ,在实际工程中具有较高的应用价值。According to robust statistics theory and the directional role of target function, the limitation of the LSE (Least Squared Error) function is analyzed. A new robust learning algorithm of fuzzy logic systems is presented. Simulation results and the performance comparison between the robust learning algorithmandthenormalalgorithm,showthattherobustlearningalgorithmhasbetterrobust capability, and has more practicality engineering applications.

关 键 词：自适应模糊逻辑系统 鲁棒学习算法 目标函数 鲁棒统计学 系统辨识 

分 类 号：O231.3[理学—运筹学与控制论]