项目名称： 模糊神经网络光滑化算法和最速下降算法的研究

项目编号： No.11401185

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 李龙

作者单位： 衡阳师范学院

项目金额： 23万元

中文摘要： 本项目结合神经网络和模糊逻辑系统，研究基于模糊逻辑运算的模糊神经网络光滑化学习算法和最速下降学习算法，以提高模糊神经网络的学习效率，并对学习算法进行收敛性和稳定性分析以保证算法的可行性，为模糊系统和神经网络的应用和研究提供一些新的思路和理论依据，从而进一步推动交叉学科的发展。具体研究内容包括：① 利用光滑化技巧去逼近内部运算基于取大取小模糊逻辑运算的模糊神经网络输入/输出关系，设计出新的高效学习算法来训练网络参数，并分析算法的收敛性和稳定性。② 将已得到的0阶T-S神经模糊系统的改进离线学习算法思路和结论，运用到在线算法的设计，并推广到更高阶模糊系统，为模糊系统参数的自动优化提供高效可行的学习算法，并分析算法的收敛性和稳定性。③利用前馈神经网络的灰色关联剪枝算法来删减神经模糊系统模型中神经元的个数,从而达到删减模糊系统中的模糊规则数的目的，一定程度上解决模糊规则的维数灾难问题。

中文关键词： 模糊神经网络；光滑化算法；模糊系统；最速下降法；正则项

英文摘要： Combing neural networks and fuzzy system, this project studies smoothing algorithm and steepest descent algorithm for training fuzzy neural networks to improve the learning efficiency of fuzzy neural networks, and analyzes convergence and stability for th

英文关键词： Fuzzy Neural Networks；Smoothing Algorithm；Fuzzy System；Steepest Descent Method；Regularization item