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神经网络改进算法是为解决传统CMAC神经网络在处理高维输入时节点数量急剧增加的问题而提出的。该算法结合了模糊聚类方法，通过聚类分析来确定网络的节点数量和对应的节点值。这一步骤有助于减少网络的复杂性，避免因输入维数增加导致的节点过多。同时，通过使用模糊推理优化算法，根据输入输出数据来计算神经网络的初始权值，进一步提高了学习精度。 CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络，又称小脑模型关节控制器，是一种模仿人脑小脑功能的并行分布式记忆模型。它在处理非线性、实时控制问题上表现出色，但随着输入维度的增加，其网络结构会变得过于庞大，影响到计算效率和学习速度。基于模糊聚类的改进算法有效地解决了这一问题。 模糊聚类是一种将数据集中的对象分配到模糊类别中的方法，允许对象同时属于多个类别，且每个类别的成员度可以是介于0和1之间的值。在本文中，模糊聚类用于将输入数据划分为若干个具有相似特征的聚类，从而减少了网络中不必要的节点。这样不仅简化了网络结构，也降低了计算复杂性。 模糊推理优化算法则在确定网络权值时发挥作用，通过模糊规则和推理过程，能够更精确地调整权值，使得网络能更好地拟合输入输出数据。这种优化过程提高了网络的泛化能力和预测精度，使得改进后的CMAC神经网络在处理非线性系统时表现更优。 在实际应用中，通过对一个多步时延的非线性系统的辨识仿真，验证了该改进算法的有效性和实用性。仿真结果证明，基于聚类的超闭球CMAC神经网络能够在减少网络节点的同时，保持甚至提高学习精度，这对于处理复杂控制任务的系统来说，具有显著的优势。 这项研究为CMAC神经网络的优化提供了一个新的思路，即通过模糊聚类和模糊推理相结合的方式，实现了网络结构的简化和学习性能的提升，为未来在人工智能领域的广泛应用提供了理论和技术支持。"