首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用
引用本文:秦 斌,吴 敏,王 欣.模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用[J].控制与决策,2005,20(3):261-265.
作者姓名:秦 斌  吴 敏  王 欣
作者单位:1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;株洲工学院,电气系,湖南,株洲,412008
2. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
3. 株洲工学院,电气系,湖南,株洲,412008
基金项目:国家863计划基金项目(2001AA11040),湖南省自然科学基金项目(01JJY3029),湖南省教育厅基金项目(04G718).
摘    要:基于混沌优化的思想,提出一种新的模糊模型的优化学习算法.将模糊推理规则转化为模糊RBF网络模型,用模糊C均值(FCM)聚类算法和分区效验熵得到模型结构。用混沌变换序列寻优得到优化的中心初值群,用FCM获得最优聚类中心,最后获得模糊神经网络模型.将该方法应用于转炉终点磷含量预报模型。取得了较好的结果.

关 键 词:模糊模型  径向基网络  模糊聚类  混合混沌优化  终点磷含量
文章编号:1001-0920(2005)03-0261-05
修稿时间:2004年4月19日

Hybrid chaos optimization algorithm for fuzzy neural network model and its applications
QIN Bin,WU Min,WANG Xin.Hybrid chaos optimization algorithm for fuzzy neural network model and its applications[J].Control and Decision,2005,20(3):261-265.
Authors:QIN Bin  WU Min  WANG Xin
Abstract:Based on the idea of chaos optimization, an optimization algorithm for the fuzzy model is presented. The fuzzy model can be represented as a fuzzy RBF neutral network model. The structure of the model is determined using the FCM algorithm and the clustering validity criteria. The initial parameter of clustering centers is obtained using synthetical chaos series and is further optimized using the FCM algorithm. The proposed approach is used successfully for the prediction of end phosphorus content in converter.
Keywords:fuzzy model  RBF neural network  fuzzy clustering  hybrid chaos optimization  end phosphorus content
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息
点击此处可从《控制与决策》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号