【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

基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器是一种结合模糊逻辑与神经网络优势的智能建模方法，旨在解决复杂非线性系统的动态特性捕捉问题。该系统辨识器的核心在于通过模糊规则处理不确定性，同时利用神经网络的自学习能力优化参数，从而实现对非线性动态系统的高精度逼近。

其典型架构包含三层协同机制：模糊化层将输入数据映射到模糊语义空间，对向神经网络层通过双向信息流（前馈与反馈）动态调整权重，最后解模糊层输出可解释的辨识结果。训练过程中，误差反向传播与模糊规则库的在线更新相结合，使模型能适应时变系统特性。相较传统辨识方法，该混合模型在抗噪声干扰和泛化能力上表现突出，尤其适用于工业过程控制、机器人动力学建模等强非线性场景。

未来研究方向可能聚焦于深层模糊神经网络的并行计算优化，以及融合强化学习的自适应辨识框架，以应对更高维度的动态系统分析需求。