递归复合型模糊神经网络的动态系统建模与应用优化

本文档深入探讨了"人工智能-一类复合型模糊神经网络的递归算法研究及应用"。作者王京慧在北京化工大学攻读控制理论与控制工程硕士学位期间，针对动态非线性系统的建模、辨识和控制难题，提出了一个新颖的递归复合型模糊神经网络（RCFN）架构。该网络结合了递归函数网络和规则网络，规则网络利用先验知识对操作区域进行划分，通过模糊逻辑实现推理和学习；递归函数网络则运用常规模糊神经网络进行非线性函数逼近，并在第二层引入递归环节，通过内部反馈机制捕捉系统的历史信息。 这种网络设计的优势在于它能够有效利用对象的领域知识，对于动态系统的响应有优良的表现。研究者通过比较不同类型的模糊神经网络，包括基本模糊神经网络、动态模糊神经网络、复合型模糊神经网络和RCFN，发现RCFN在动态系统响应速度和学习精度上表现出显著优势，其内部递归反馈结构使得网络规模更小且性能更佳。 此外，当数据样本集存在噪声时，实验结果显示RCFN具有较强的抗干扰能力，通过调整网络结构，可以有效抑制有色噪声的影响。论文将RCFN成功应用于实际场景，如DMF（双塔）回收系统，通过实时数据处理，利用递归复合型模糊神经网络进行系统辨识和建模，取得了满意的结果。 总结来说，本文的研究成果表明递归复合型模糊神经网络在处理动态非线性系统问题方面展现出强大的适应性和精确性，有着广阔的实际应用前景。关键词包括模糊神经网络、动态系统、递归网络以及非线性，这标志着该研究不仅理论意义重大，而且在工业控制和智能系统设计中具有很高的实用价值。