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1、許多復(fù)雜的系統(tǒng)是無(wú)法用傳統(tǒng)方法對(duì)它定義,不能建立有效的數(shù)學(xué)模型和控制方法。目前,模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是智能控制理論中十分活躍的分支,而小波分析技術(shù)由于對(duì)信號(hào)具有多分辨率功能和時(shí)頻局部化性質(zhì),一出現(xiàn)便得到了迅速的發(fā)展。為此,本文研究了基于模糊邏輯技術(shù)、小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的一種新的模型一模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主要的研究工作如下: 首先,全面的回顧了非線性系統(tǒng)辨識(shí)的發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀,并對(duì)當(dāng)前模糊邏輯技術(shù)、小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三者結(jié)
2、合的研究進(jìn)展作了概述。 然后,將T-S模糊模型與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合構(gòu)造了一種新型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該模型采用基于梯度下降法和α-LMS算法相結(jié)合的混合學(xué)習(xí)方法,其中梯度下降法用來訓(xùn)練高斯型隸屬度函數(shù)的非線性參數(shù),而α-LMS算法用來訓(xùn)練線性參數(shù),即權(quán)值。從理論上,證明了該模型對(duì)非線性函數(shù)的萬(wàn)能逼近能力。 最后,進(jìn)一步利用小波變換的壓縮和多分辨率特性與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)造出兩種模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并應(yīng)用在非線性系統(tǒng)辨識(shí)上
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