Revista Română de Informatică și Automatică / Vol. 13, Nr. 4, 2003

Rețele neuro-fuzzy cu auto-organizare pentru sisteme de reglare adaptivă

Nicolae CONSTANTIN

Rezumat:

În cadrul rețelelor neurale de tip forward, utilizarea algoritmului de tip back-propagation conduce, de cele mai multe ori, la o durată mare a procesului de antrenare. Acest fapt reprezintă unul din dezavantajele majore ale utilizării unor astfel de rețele in aplicațiile de conducere în timp real. În această lucrare, se prezintă o structură de rețea neurofuzzy care, prin algoritmul de învățare propus, își dovedește capacitatea de a fi utilizată în aplicațiile de conducere adaptivă. Crearea regulilor și adaptarea acestora se realizează în cadrul unui mecanism on-line. Algoritmul de învățare conține două componente și anume, învățarea structurii și cea a parametrilor asociați. Rezultatele obținute în simulare arată că structura propusă reduce semnificativ timpul de antrenare și prezintă, în același timp, performanțe.

Cuvinte cheie:
rețele neurale, control fuzzy, mecanism de inferență, reglare adaptivă.

Vizualizează articolul complet:

CITAREA ACESTUI ARTICOL SUNT URMĂTOARELE:
Nicolae CONSTANTIN, „Rețele neuro-fuzzy cu auto-organizare pentru sisteme de reglare adaptivă”, Revista Română de Informatică și Automatică, ISSN 1220-1758, vol. 13(4), pp. 48-55, 2003.