模糊逻辑小脑模型神经网络研究及仿真

"面向模式的软件架构(卷5) 模式与模式语言" 本文主要讨论了两种类型的CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络模型，分别是传统模型和模糊网络模型，这两种模型在逼近非线性函数方面具有重要作用。CMAC网络是一种模仿人脑小脑功能的神经网络模型，常用于复杂系统的控制和学习。 1. 传统CMAC神经网络模型： - 该模型基于接受域的概念，当输入激活某个接受域时，输出由该接受域的权值决定，未被激活的接受域不会影响输出。 - 接受域通常为二维，被分为多个子集，形成无交叠覆盖输入空间的结构，每个子集对应一个特定的权值。 - 泛化参数c决定了接受域的宽度与偏移的比例，影响模型的泛化能力。 - 为了节省存储空间，传统模型使用哈希编码来压缩存储大量数据。 - 输出只在输入激活不同的接受域时变化。 2. 模糊CMAC神经网络模型及映射方法： - 模型引入模糊逻辑，将接受域函数定义为模糊隶属度函数，使得输入状态与接受域的关系更符合人脑认知的模糊性和连续性。 - 输入状态空间通过量化函数进行划分和映射，量化函数可以是线性的，例如线性量化函数q(xi) = (xi - xmin) / (xmax - xmin) * N，N表示量化级别。 - 隶属度函数的确定只关注少量被激活单元，降低了计算复杂性。 - 相较于传统的CMAC模型，模糊CMAC模型具有更强的泛化能力和逼近精度，尤其适用于处理高维度输入样本的实时控制问题。 模糊CMAC模型在仿真研究中展示了良好的泛化能力和逼近精度，可以产生连续性强且有解析微分输出的复杂函数，这对于解决实际问题，如模式识别和控制系统设计，具有重要意义。通过对隶属度函数的映射规律、选择和参数设定的研究，以及优化的学习算法，模糊CMAC模型能够更好地适应环境变化和任务需求。