T-S模型下的模糊神经网络构建与性能探讨

本文主要探讨的是"基于T-S模型的模糊神经网络"这一课题，它结合了神经网络和模糊逻辑的优势，旨在解决传统神经网络在表达基于规则知识和自适应学习方面的局限性。T-S模型（由Takagi和Sugeno提出）是模糊系统中的一种模型，其中模糊规则的后件可以表示为输出量的模糊集合（如NB、PB）或者输入变量的函数，这种灵活性使得模型能够处理非线性和不确定性。 文章的核心内容包括以下几个方面： 1. **网络结构**：模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。前件网络通过模糊规则的前件匹配，提供每条规则的适用度，类似于规则的权重。后件网络负责实现规则的后件部分，即根据前件网络的结果执行相应的函数计算。 2. **优点与特性**：模糊神经网络具有局部逼近功能，能很好地表达模糊和定性知识，同时具备神经网络的学习能力，有助于避免过拟合。与单一的神经网络或模糊逻辑相比，它能更好地利用经验和知识，提高系统的性能。 3. **学习算法**：文中提供了调整模糊规则后件参数以及前件隶属度函数参数的学习算法，这涉及到网络权重的优化，以提升网络的逼近能力和准确性。 4. **T-S模型的应用**：文章针对多输入多输出的复杂情况，扩展了模糊规则后件为函数的形式，这在处理多变量和多输出问题时更具通用性和灵活性。相比于仅关注单个模糊集合的情形，这种方法更适用于实际问题的建模。 5. **研究背景与相关工作**：文章参考了先前的研究，如文[2]和[4,5]，它们分别针对模糊规则后件为集合和一般函数形式提出了不同的模糊神经网络结构和学习策略，本文在此基础上进一步发展。 这篇文章主要研究了如何通过T-S模型构建一个既能利用模糊逻辑表达知识，又能利用神经网络自适应学习的模糊神经网络，并提供了一套有效的学习算法来优化网络性能。这对于理解和应用模糊控制、机器学习等领域具有重要意义。