动态模糊神经网络应用中的非线性系统辨识

资 源 简 介

动态模糊神经网络应用中的非线性系统辨识

详 情 说 明

动态模糊神经网络（DFNN）在非线性系统辨识领域展现出独特优势，其核心思想是通过模糊逻辑与神经网络的动态融合来解决复杂系统的建模难题。这种混合智能算法特别适用于具有时变特性或不确定性的工业过程。

系统辨识通常面临三大挑战：非线性特征捕捉、动态特性跟踪以及噪声干扰抑制。DFNN通过以下机制应对这些挑战：首先，网络结构采用分层设计，底层模糊化层将输入信号转化为模糊隶属度，中间层通过动态递归节点建立时序关联，输出层则实现精确解模糊。这种结构赋予了网络对非线性关系的逐层抽象能力。

学习算法方面，DFNN采用双阶段自适应策略：前向传播阶段根据当前系统状态动态调整隶属函数参数，反向传播阶段则通过改进的梯度下降法更新权值。值得注意的是网络引入了滑动窗口机制，能够根据最新数据自动遗忘陈旧信息，这对处理时变系统至关重要。

实际应用中，该网络已成功用于机械臂轨迹跟踪、化工过程控制等场景。相比传统BP神经网络，DFNN在收敛速度和泛化能力上有明显提升，其模糊规则库的可解释性也为工程调试提供了便利。未来改进方向包括在线规则自生成算法和分布式计算架构的融合。