模糊小脑模型神经网络：一种新型仿真研究

"面向模式的软件架构(卷5) 模式与模式语言——5参数的调整计算" 本文探讨了在模式导向的软件架构中，如何通过调整计算来优化模糊模型的参数，特别是针对神经网络的权重和结构。作者强调了参数调整在提高模型的逼近能力和自适应性方面的重要性。 在描述的1.2.5章节中，提出了一个用于计算误差的函数E，它是基于实际输出yd(t)与期望输出y(t)之间的差的平方。误差函数E = (yd(t) - y(t))^2，这个标准的均方误差公式用于衡量模型预测的准确性。 权重的学习算法是模型自我调整的关键。根据给出的公式，权重更新Δwi由学习率β、错误项E和激活单元的序数i以及所有激活单元的隶属度函数值的乘积μij共同决定，即Δwi = βC × E × ∏(N)j=1 μij。这里的β是一个控制学习速度的参数，C可能是常量或与误差相关的因子，μij表示第j个激活单元的隶属度函数值。 为了增强模型的适应性和逼近复杂函数的能力，作者特别关注了高斯函数的中心值ci和方差σi的调整。学习算法分别用公式(9)和(10)来更新这两个参数，这些更新与误差E、权重wj、当前输入x与中心值c的偏差以及方差σi有关。 在仿真研究部分，作者通过对比传统的CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller，小脑模型关节控制器）神经网络，展示了提出的模糊CMAC神经网络的性能。选择了一个典型的函数f(u1, u2) = 100 * sin(u1 * π) * cos(u2 * π)作为仿真对象，设置了网络参数，如量化级数N为40，泛化参数为10，输入范围为xmin = -1到xmax = 1。 仿真结果显示，模糊CMAC神经网络能够提供更接近目标输出的结果，并且误差函数的图形表明模型的拟合性能优异。与传统模型相比，模糊模型的输出更平滑，误差也更小，这表明模糊逻辑的应用增强了模型的泛化能力和逼近复杂函数的能力。 关键词涵盖了神经网络、小脑模型和模糊逻辑，表明该研究融合了这些领域的概念和技术，以创建一个能够处理连续性强且具有解析微分输出的复杂函数的高效模型。通过仿真验证，证明了这种模糊小脑模型神经网络在处理非线性问题时的优势。