一种知识与数据混合驱动的二型模糊神经网络设计方法

摘要

本发明公开了知识在二型模糊神经网络中的嵌入方法，并在此基础上公开一种知识与数据混合驱动的二型模糊神经网络设计方法，设计方法步骤如下：(1)在二型模糊神经网络中嵌入知识；(2)利用数据在步骤(1)的知识约束下进行结构自组织和参数自学；(3)进行性能验证，若二型模糊神经网络的输出与实际系统输出一致，则得到知识与数据混合驱动的二型模糊神经网络；若二型模糊神经网络的输出与实际系统输出不一致，则返回步骤(2)对结构自组织方法及参数自学方法进行调整。本发明采用二型模糊神经网络进行系统建模及控制，在基于数据的同时充分利用各类知识，有助于提高所设计的二型模糊神经网络的性能，取得更好的建模与控制效果。

主权项

知识在二型模糊神经网络中的嵌入方法，其特征在于，包括步骤：(A)归类总结常见知识，并将其分类为可规则化知识和难以规则化知识，两者分别进入步骤(B)和(C)；(B)可规则化知识转化为结构约束，即以神经节点的方式直接嵌入二型模糊神经网络；(C)难以规则化知识通过满足二型模糊神经网络的参数的嵌入条件，形成参数约束公式，以参数约束的形式嵌入相关知识。