模糊神经网络，采用T-S模型，自适应反传算法

资 源 简 介

模糊神经网络，采用T-S模型，自适应反传算法

详 情 说 明

模糊神经网络结合了模糊逻辑与神经网络的优点，能够处理复杂非线性和不确定性问题。其中T-S（Takagi-Sugeno）模型是一种典型结构，它通过线性函数表示规则后件，相比传统模糊系统具有更强的数学表达力。

该系统的核心在于自适应反传算法，它动态调整网络参数以提高学习效率。算法通过误差反向传播优化隶属函数参数和规则权重，使得网络能根据输入数据自动调整模糊规则库，特别适合时变系统的在线学习。

实现时需注意三点：一是隶属函数的设计影响规则生成质量；二是T-S模型的线性后件参数需与模糊前件协同训练；三是自适应学习率机制对收敛速度至关重要。这种结构在控制领域尤其擅长处理难以精确建模的对象，如机器人轨迹跟踪或工业过程控制。