基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计

使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率。仿真结果表明:在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。