【摘 要】
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自适应神经模糊推理系统（ANFIS）将模糊推理系统（FIS）中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数通过神经网络的自学习来整定,自动产生模糊规则和调整隶属度函数,解决了模糊控制系统中模糊
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自适应神经模糊推理系统（ANFIS）将模糊推理系统（FIS）中的模糊逻辑规则及隶属度函数参数通过神经网络的自学习来整定,自动产生模糊规则和调整隶属度函数,解决了模糊控制系统中模糊推理规则主要根据专家经验设计、缺乏自学习能力、控制精度不高等问题。而在建立一个初始系统进行训练时,其训练次数、隶属度函数的数目及类型都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,其确定方法值得研究。本文应用自适应神经模糊推理系统对一个典型系统进行建模仿真,并提出三个参数的寻优方法。
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