利用T-S模糊神经网络对非线性函数进行逼近

资 源 简 介

利用T-S模糊神经网络对非线性函数进行逼近

详 情 说 明

T-S模糊神经网络是一种结合模糊逻辑系统与神经网络的混合智能模型，擅长处理复杂的非线性函数逼近问题。其核心思想是将模糊系统的语言推理能力与神经网络的学习能力相结合，形成优势互补。

在非线性函数逼近任务中，T-S模型首先通过模糊规则对输入空间进行划分，每个局部区域用线性函数描述（前件为模糊条件，后件为线性表达式）。神经网络则负责自动学习规则中的参数，包括隶属度函数的中心/宽度以及后件权重。通过梯度下降等算法迭代优化，网络能够逐步修正模糊规则，使输出精确逼近目标函数。

该方法的关键优势在于：模糊规则提供可解释性，神经网络保证自适应精度，特别适合黑箱特性强的非线性系统建模。典型应用场景包括工业控制、信号预测等领域，其中对象动态难以用传统数学模型准确描述的情况。实践时需注意规则数选择（过少导致欠拟合，过多引发维度灾难）和参数初始化策略。