递归T-S模糊神经网络学习算法

资 源 简 介

递归T-S模糊神经网络学习算法

详 情 说 明

递归T-S模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的智能系统建模方法。该网络采用递归结构，能够处理动态系统的时序特性，而T-S模糊模型则提供了良好的非线性表达能力。通过递归连接，网络可以记忆历史信息，特别适合处理具有时间依赖性的复杂系统。

针对该网络的学习算法，采用遗传算法进行参数优化是一个有效策略。遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作，在参数空间中寻找最优解。这种方法能够避免传统梯度下降法容易陷入局部最优的问题，尤其适合多峰、非凸的优化场景。

在具体实现上，首先需要将网络参数（包括隶属函数参数、连接权值等）编码为染色体形式。然后设计适应度函数，通常采用系统输出误差作为评价标准。遗传操作过程中，通过轮盘赌选择保留优质个体，通过交叉操作产生新个体，而变异操作则增加了种群多样性。

这种混合学习算法具有以下优势：遗传算法的全局搜索能力可以优化网络初始参数；自适应特性可以动态调整网络结构；同时保留了模糊系统的可解释性和神经网络的学习能力。该方法在工业控制、模式识别等领域表现出良好的应用价值。