第六章 模糊神经网络_PPT幻灯片
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将神经网络与模糊控制结合起来组成模糊神经网络，能 够较好地克服二者各自的缺点，既可以使模糊控制具有自 学习的能力，又可以赋予神经网络推理归纳的能力，同时 还能够使网络的结构、权值具有明确的物理意义，使得网 络的设计和初始化都十分容易。
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重 要分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一 类系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中 允许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信 息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自 身的结构特点。
模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识 表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技术， 它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
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6.1 模糊控制与神经网络的结合
目前，神经网络与模糊技术的结合，大致有下列三种：
1、神经元、模糊模型。该模型以模糊控制为主体，应用 神经元网络，实现模糊控制的决策过程，以模糊控制方法 为“样本”，对神经网络进行离线训练学习。“样本”就 是学习的“教师”。所有样本学习完以后，这个神经元网 络，就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自学习、自 适应功能。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（2）模糊神经网络的结构
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（3）模糊神经网络的计算
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
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1
在模糊系统设计中，规则是由对所解决的问题持有丰富 经验的专家以语言的方式表达的。专家对于问题认识的深 度和综合能力，直接影响到模糊系统工作性能的好坏。
一般地，神经网络不能直接处理结构化的知识。它需用 大量训练数据，通过自学习的过程，并借助其并行分布结 构来估计输入到输出的映射关系。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（3）模糊神经网络的计算
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（4）模糊神经网络的学习算法
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（1）模糊推理的简化
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6.2 模糊神经网Βιβλιοθήκη Baidu模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
在模糊控制中，模糊规则Ai→Bi代表了一条推理依据，它是蕴涵 句“如果Ai，则Bi”的缩写形式。所有控制规则的集合构成该模糊控制 器的控制策略。
Ai→Bi可以描述为模糊控制输入输出空间的一种映射关系： Ri = (Ai→Bi) = Ai ×Bi 所有模糊控制规则的集合蕴涵的模糊映射关系可以描述为：
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（4）模糊神经网络的学习算法
College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
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College of Electrical and Information Engineering, Hunan Univ.
BARA Ri ARi
i
i
对于一个模糊输入A，可以根据模糊规则库进行模糊推理来得到其相应的模 糊输出B：
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6
6.2 模糊神经网络模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
模糊联想存储器就是实现这种机理的一种模糊神经网络，其结构如图所示。
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No Image
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R Ri AiBi
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模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重 要分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一 类系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中 允许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信 息的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自 身的结构特点。
模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知识 表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技术， 它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
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6.1 模糊控制与神经网络的结合
目前，神经网络与模糊技术的结合，大致有下列三种：
1、神经元、模糊模型。该模型以模糊控制为主体，应用 神经元网络，实现模糊控制的决策过程，以模糊控制方法 为“样本”，对神经网络进行离线训练学习。“样本”就 是学习的“教师”。所有样本学习完以后，这个神经元网 络，就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自学习、自 适应功能。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（2）模糊神经网络的结构
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6.2.2 模糊推理神经网络
（3）模糊神经网络的计算
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在模糊系统设计中，规则是由对所解决的问题持有丰富 经验的专家以语言的方式表达的。专家对于问题认识的深 度和综合能力，直接影响到模糊系统工作性能的好坏。
一般地，神经网络不能直接处理结构化的知识。它需用 大量训练数据，通过自学习的过程，并借助其并行分布结 构来估计输入到输出的映射关系。
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（3）模糊神经网络的计算
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6.2.2 模糊推理神经网络
（4）模糊神经网络的学习算法
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6.2.2 模糊推理神经网络
（1）模糊推理的简化
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6.2 模糊神经网Βιβλιοθήκη Baidu模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
在模糊控制中，模糊规则Ai→Bi代表了一条推理依据，它是蕴涵 句“如果Ai，则Bi”的缩写形式。所有控制规则的集合构成该模糊控制 器的控制策略。
Ai→Bi可以描述为模糊控制输入输出空间的一种映射关系： Ri = (Ai→Bi) = Ai ×Bi 所有模糊控制规则的集合蕴涵的模糊映射关系可以描述为：
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.2 模糊推理神经网络
（4）模糊神经网络的学习算法
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BARA Ri ARi
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对于一个模糊输入A，可以根据模糊规则库进行模糊推理来得到其相应的模 糊输出B：
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6.2 模糊神经网络模型
6.2.1 模糊联想存储器(FAM)
模糊联想存储器就是实现这种机理的一种模糊神经网络，其结构如图所示。
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R Ri AiBi
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