【基於遗传算法的神经模糊技术应用研究】周志坚.pdf

分类号学校代码:10561 UDC 密级学号:B96046 华南理工大学工学博士学位论文基于遗传算法的神经模糊技术应用研究周志坚指导教师:毛宗源教授华南理工大学自动控制工程系申请学位级别:博士专业名称:控制理论及应用论文提交日期:论文答辩日期:学位授予单位和日期:_华南理工大学 1999年答辩委员会主席:论文评阅人

摘要、关键字摘要模糊技术、神经网络与遗传算法是计算智能的三大信息科学,是智能控制领域的三个重要基础工具。如何将模糊技术、神经网络与遗传算法互相交叉,有机地结合起来,已成为众多研究者关注的焦点。本论文围绕这一热点进行了两方面的研究.一方面,在研究了遗传算法的基本原理、理论基础以及模糊逻辑与神经网络融合的基础与途径之后,详细研究了基于联接机制的模糊神经网络构成方法。围绕这一模糊神经网络结构,首先提出了一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。

Abstract Abstract As three information sciences in computationalintelligence,fuzzy Logic,neuralnetworks andgenetic algorithms are three important basic toolsinintelligentcontrol.Manyresearchworkershaveconcernedon the integrationof techniquesinthesethree sciencesrecently.