【论文】基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器

资 源 简 介

【论文】基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器

详 情 说 明

模糊对向神经网络是一种融合模糊逻辑与神经网络优势的智能算法，特别适用于非线性动态系统的建模与辨识任务。该方法通过模糊规则处理系统的不确定性，同时利用神经网络的自学习能力完成参数优化，形成了独特的双通道信息处理机制。

核心创新点在于对向学习策略的引入，该策略通过构建两个相互反馈的神经网络，使系统在训练过程中能够同时捕捉正向动态特性和反向误差传播特性。这种结构显著提升了模型对于复杂非线性关系的表达能力，尤其在处理时变、强耦合的工业系统时表现出更好的适应性。

在动态系统辨识场景中，该方法通过模糊隶属度函数将输入空间划分为多个局部线性区域，每个区域由对应的网络节点负责建模。对向学习机制确保系统能够实时调整各区域的权重分配，从而准确反映非线性的动态演化过程。实验数据表明，相比传统辨识方法，该架构在收敛速度和泛化性能方面均有显著提升。