Levenberg-Marquardt method for training a Takagi-Sugeno fuzzy system

资 源 简 介

Levenberg-Marquardt method for training a Takagi-Sugeno fuzzy system

详 情 说 明

Levenberg-Marquardt方法是一种常用于非线性最小二乘问题的高效优化算法，在训练Takagi-Sugeno模糊系统时展现出显著优势。该算法结合了梯度下降和高斯-牛顿法的优点，通过动态调整阻尼因子来平衡收敛速度和稳定性。

对于Takagi-Sugeno模糊系统，训练过程主要涉及调整前提参数（隶属度函数参数）和结论参数（线性方程系数）。Levenberg-Marquardt方法通过计算系统输出与实际数据的误差雅可比矩阵，可以有效地更新这些参数。相比传统梯度下降法，它能更快地收敛到最优解。

实际应用中，该方法尤其适合处理中等规模的训练数据，能有效解决模糊系统中常见的局部极小值问题。实现时需要注意正则化参数的初始选择和自适应调整策略，这对算法的最终性能有重要影响。