应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行建模与仿真

模糊规划的提取和隶属度函数的学习是模糊推理系统设计中重要而困难的问题，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）方法基于Sugeno模糊模型，其结构类似于神经网络，采用反向传播算法和最小二乘法调整模糊推理系统的参数，并能自动产生模糊规划，本文应用该方法给出了对一个典型系统建模的仿真实例，取得了良好的效果。     

利用人工神经网络实现函数逼近

神经网络可以被用来计算复杂的输入与输出结果集之间的关系 ,因此神经网络具有强大的函数逼近功能。该文利用Cybenko理论论述了用一种单隐层的前馈神经网络模型在一定条件下可以逼近任何定义在C( [0 ,1] n)上的函数的问题 ,并给出了一个对一维非线性函数的仿真实例 ,取得了良好的效果。