模糊聚类的超闭球CMAC神经网络优化算法

"基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法 (2012年)，由李慧、段培永、张庆范等人提出，解决了CMAC神经网络随着输入维数增加导致节点数量急剧增长的问题。该算法采用模糊聚类方法来确定网络的节点数量和节点值，并通过模糊推理优化计算初始权重，从而降低了节点数，提高了学习精度。在多步时延非线性系统的仿真辨识中验证了其有效性和可行性。该研究受到了国家自然科学基金和山东省多项科研项目的资助。" CMAC神经网络，也称为Cerebellar Model Articulation Controller (小脑模型关节控制器)，是一种模仿人脑小脑功能的自适应控制系统。在传统的CMAC网络中，当输入维度增加时，网络的大小会以指数方式增长，这可能导致计算复杂度和存储需求的显著增加。 论文提出的改进算法基于模糊聚类，首先对输入数据进行聚类分析，将相似的输入数据分到同一簇中，每个簇对应一个网络节点，这样可以有效减少网络的节点数量。同时，通过模糊推理优化算法，利用输入输出数据来计算每个节点的初始权重，这有助于提升网络的学习效率和精度。这种方法减轻了传统CMAC网络因高维输入而导致的计算负担，使得网络结构更加紧凑且适应性强。 模糊聚类是一种将数据分配到模糊集合中的方法，允许数据同时属于多个类别，而不是像传统聚类那样局限于单一类别。模糊推理则模拟人类的模糊逻辑思维，处理不确定性和不精确的信息，优化过程中考虑了输入输出的模糊关系，从而得到更合理的网络权重配置。 在实际应用中，该算法被应用于一个多步时延的非线性系统的辨识，通过仿真证明了改进后的CMAC网络在降低节点数量的同时，仍然能够准确地识别和预测系统行为，展现出良好的性能。这一成果对于解决高维非线性问题和实时控制系统的优化设计具有重要的理论价值和实际意义。 这篇论文提出的基于聚类的超闭球CMAC神经网络改进算法，是神经网络理论与模糊系统理论的结合，旨在改善CMAC网络的效率和泛化能力，对于复杂系统建模和控制领域提供了新的思路和工具。