多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法

崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2007 > 36(3): 628-631

崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.

引用本文:

崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.

CUI Meng-tian, FU Li-xia, ZHAO Hai-jun, ZHONG Yong. Optimization Algorithm of Multi-Level Discrete Fuzzy Neural Networks for Solving Global Stability[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(3): 628-631.

Citation:

CUI Meng-tian, FU Li-xia, ZHAO Hai-jun, ZHONG Yong. Optimization Algorithm of Multi-Level Discrete Fuzzy Neural Networks for Solving Global Stability[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(3): 628-631.

多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法

1.
中国科学院成都计算机研究所成都 610060;
2.
西华师范大学计算机学院四川南充 637002;
3.
四川邮电职业技术学院计算机科学系成都 610067

作者简介:
崔梦天(1972-),女,博士生,讲师,主要从事算法和软件工程技术方面的研究.

中图分类号: TP368.5

Optimization Algorithm of Multi-Level Discrete Fuzzy Neural Networks for Solving Global Stability

1.
Chendu Institute of Computer Applications,Chinese Academy of Sciences of China Chengdu 610060;
2.
School of Computer Science,China-West Normal University Nanchong Sichuan 637002;
3.
Dept. of Computer Science,Sichuan Post and Communication College Chengdu 610067

摘要: 针对模糊集理论在建模中对变化的外部环境适应能力差,以及基本神经网络模型不容易获得模糊集之间关系等问题,提出了一个具有基本模糊推理系统"IF-THEN"规则的多级离散模糊神经网络模型。分析了该模型的基本稳定性条件,并使用硬C均值聚类方法获得数据集之间的关系,采用遗传算法优化了该模型。最后通过计算机仿真验证了该模型的有效性。
- 多级离散模糊神经网络 /
- 稳定性 /
- HCM聚类 /
- 遗传算法
Abstract: To solve the problems of low adaptability for mutative external environment existed in the theory of fuzzy sets and the disadvantage of failing to obtain eventual relationship among the fuzzy sets existed in the model of neural networks, this paper proposes a multi-level discrete fuzzy neural networks model which has the "if-then" rule of fuzzy inference system. The essential stability conditon of the model is analyzed.The model uses Hard C-Means (HCM) clustering to obtain fuzzy neural networks' eventual relationship among the fuzzy sets and applies evolutionary algorithm to optimize the model. The simulation results show the effectiveness of the proposed model.
- multi-level discrete fuzzy neural networks /
- stability /
- hard C-means clustering /
- genetic algorithms

[1]	王刚, 胡鑫, 陆世伟. 节点增减机制下的病毒传播模型及稳定性 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 74-79. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.013
[2]	代国定, 欧健, 马任月, 杨令, 刘跃智. 提高带载能力的高稳定性自适应斜坡补偿电路 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 226-230. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.013
[3]	邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028
[4]	曾翎, 王美玲, 陈华富. 遗传模糊C-均值聚类算法应用于MRI分割 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 627-629.
[5]	牛强, 夏士雄, 周勇, 张磊. 改进的模糊C-均值聚类方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1257-1259,1272.
[6]	黄炳华, 黄新民, 张驰. 电子网络振荡与稳定的基波分析法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 47-50.
[7]	王波, 黄迪明. 遗传神经网络在邮件过滤器中的应用 . 电子科技大学学报, 2005, 34(4): 505-508.
[8]	朱文莉, 张杰. 变系数时滞神经网络的周期解与稳定性 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 134-136.
[9]	张春凤, 徐军, 钟守铭. 一类神经网络系统的渐近行为 . 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 91-93.
[10]	王定成, 王毅, 钟守铭. 一类神经网络算法的渐近行为 . 电子科技大学学报, 2003, 32(2): 221-224.
[11]	陈中柘. 神经网络定性分析 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 250-254.
[12]	王海枚, 游志胜. 基于遗传算法与模糊控制的建模方法 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 266-269.
[13]	喻伟, 张具明, 徐安石. 无穷时滞泛函微分方程解的稳定性分析 . 电子科技大学学报, 2001, 30(5): 529-532.
[14]	周小英, 王华, 姚伯威. 遗传算法在模糊控制规则优化中的实现 . 电子科技大学学报, 2000, 29(2): 161-163.
[15]	朱文莉. 一类具有时滞的神经网络的稳定性分析 . 电子科技大学学报, 2000, 29(5): 556-559.
[16]	王毅, 黄元清. 反馈型CNN解的稳定性 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 211-215.
[17]	邱亚林. 具有时滞的通有连续时间神经网络的指数稳定性 . 电子科技大学学报, 1999, 28(5): 533-535.
[18]	郭天石. 双线性变结构系统的稳定性及滑动模态 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 67-69.
[19]	郭天石. 一般双线性比例变结构系统的控制及其稳定性 . 电子科技大学学报, 1997, 26(6): 614-620.
[20]	王莉, 章毅. 控制系统的绝对稳定性 . 电子科技大学学报, 1997, 26(3): 308-313.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 3488
HTML全文浏览量: 131
PDF下载量: 58
被引次数: 0

多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法

1. 中国科学院成都计算机研究所成都 610060;

2. 西华师范大学计算机学院四川南充 637002;

3. 四川邮电职业技术学院计算机科学系成都 610067

作者简介:
崔梦天(1972-),女,博士生,讲师,主要从事算法和软件工程技术方面的研究.

收稿日期: 2005-10-10
刊出日期: 2007-06-15

中图分类号: TP368.5

关键词:

摘要: 针对模糊集理论在建模中对变化的外部环境适应能力差,以及基本神经网络模型不容易获得模糊集之间关系等问题,提出了一个具有基本模糊推理系统"IF-THEN"规则的多级离散模糊神经网络模型。分析了该模型的基本稳定性条件,并使用硬C均值聚类方法获得数据集之间的关系,采用遗传算法优化了该模型。最后通过计算机仿真验证了该模型的有效性。

English Abstract

崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.

引用本文:

崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.

CUI Meng-tian, FU Li-xia, ZHAO Hai-jun, ZHONG Yong. Optimization Algorithm of Multi-Level Discrete Fuzzy Neural Networks for Solving Global Stability[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(3): 628-631.

Citation:

CUI Meng-tian, FU Li-xia, ZHAO Hai-jun, ZHONG Yong. Optimization Algorithm of Multi-Level Discrete Fuzzy Neural Networks for Solving Global Stability[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(3): 628-631.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发