基于粒子滤波的自组织模糊神经网络算法研究

为了得到结构更加紧凑、泛化性能更强的自组织模糊神经网络,提出了基于粒子滤波(particle filter,PF)的自组织模糊神经网络训练算法。其能够对模糊规则进行自动生成和增删。文中给出了模糊规则生成准则,应用误差率下降方法作为模糊规则增删策略,删除作用不大的规则。建立了以隶属函数宽度参数为状态,以理想输出为量测的动力学模型,利用PF对参数进行了学习。最后,对两个实例进行了仿真,从仿真结果可以看出,与D-FNN、SOFNN、EKF-SOFNN等算法相比,其在结构紧凑性以及泛化性能上都得到了提高,从而证明了PF-SOFNN的有效性。