模糊神经网络.ppt

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1、模糊神经网络目录模糊神经网络的发展历史模糊理论的基础知识模糊逻辑系统模糊神经网络基于模糊ＢP神经网络的图像分割1965年,美国加州大学的控制论专家ZadehLA率先提出了模糊集合的概念。它抓住了人类思维的模糊性特点,以模糊推理来处理常规方法难以解决的问题,能够对复杂事物进行模糊识别和模糊度量。模糊神经网络的发展是一个漫长的过程，最近二十年来，是模糊神经网络发展的金期。1990年，Takagi有了关于模糊理论和神经网络结合的问题上综述性的讨论。1993年，Jang提出了基于网络结构的模糊推理的概念，给出了一种网络模型，作为模糊神经网络的雏形，为后来者在模糊神经网络的研究提供了一个方

2、向。自此，各式各样的模糊神经网络的结构和学习算法如雨后春笋般被设计出。模糊神经网络的发展历史模糊集合的定义模糊理论的基础知识对于一个经典集合A，空间中任一元素x，要么，要么，二者必居其一，这一特征可用一个函数表示：经典集合的定义：即为集合A的特征函数，将特征函数推广到Fuzzy集，在经典集合中只有取0，1两值推广到Fuzzy集中为区间[0,1]。模糊集合定义：设是论域X到区间[0,1]的一个映射，即称是X上的Fuzzy集，称为Fuzzy集的隶属函数(membershipfunction)(或称x对Fuzzy集的隶属度(degreeofmembership))。模糊集合的基本运算模

3、糊理论的基础知识模糊集合有很多类运算，但常用的运算不外是集合的交、并和补等运算。通过隶属函数来定义模糊集合，当然也可以通过隶属函数来定义运算。用取大()和取小()运算定义Fuzzy集之间的运算，它们在模糊数学中常被称为Zadeh算子。在无限集合中、分别表示inf和sup，在有限元素之间则表示min和max。定义：设A，B为U中两个模糊集合，隶属函数分别为μA和μB，分别称模糊集，为A与B的交集和并集，而称模糊集为A的补集.其隶属函数被，和对所有分别被逐点定义为：模糊理论的基础知识常见隶属度函数模糊隶属度函数在模糊数学中的地位是非常突出的，在对客观事物进行描述和度量的过程中，通常是

4、用隶属度函数来表示该事物的模糊程度。在构造隶属函的过程中，应该充分考虑主观因素和客观因素，使隶属函数能全面反映事物的本质。经常使用的模糊隶属函数主要有三类，分别为三角函数、梯形函数和高斯函数。模糊逻辑系统模糊逻辑与模糊推理用语言来描述一件事或者一个东西，句子就是语言的表现形式，命题则是判断这个句子的真或假，一般用1表示真，0表示假，称之为命题的真值。不是所有的句子都能简单的判断是真或假，当命题只能通过真或假的程度描述某个句子的结论时，则称这个命题为模糊命题。它的逻辑是多值的，是连续的，模糊的。如果论域是由一组模糊命题组成，那么其中模糊集合F则可以由这些命题的真假程度构成，命题的真

5、值对应的就是这个集合的隶属度函数，取值范围为[0,1]，模糊逻辑的运算方法对应模糊集合的运算方法。以下为模糊逻辑运算：模糊逻辑系统模糊逻辑与模糊推理模糊推理最早由Zadeh教授提出，是以模糊性为基础、以模糊逻辑为工具的不精确推理，是模拟人的推理的一种近似性推理。广义前向推理法(GeneralizeModusPonens，简称GMP)是模糊推理中最重要的推理规则，其定义如下:前提1：if  x  is  A，then  y  is  B前提2：if  x  is  A’结论：then  y  is  B’其中A和A’，B和B’分别是论域U与论域V上相关的一对模糊集合，其中的算子“”

6、表示模糊关系的合成运算。模糊推理的合成规则（这种规则是基于模糊关系合成运算，简称CRI，较GMP更准确），其规则如下：前提1：if  x  is  A，then  y  is  B前提2：if  x  is  A’结论：then  y  is推理过程：假设地区为x，论域为U=(0,3)A表示模糊集合“发达”：A’表示模糊集合“很发达”：房价为y，论域为V=(0,300)B表示模糊集合“高”：B’表示模糊集合“很高”：前提1：从x属于A的程度推出y属于B的程度，即地区“发达”的程度推出对应的房价“高”的程度：前提2：已知地区“很发达”的程度：结论：推出房价“很高”的程度：模糊逻辑系

7、统模糊逻辑系统组成部分有模糊产生器、模糊规则库、模糊推理机、反模糊化器。模糊逻辑系统论域U做为模糊产生器的输入，U上的模糊集合为输出，和论域U是一一对应的。模糊规则库的存在为模糊推理机提供各种模糊推理知识，模糊推理机根据这些知识，把模糊产生器的输出做为输入，推理出结论，这个结论就是V上的模糊集合，它通过反模糊化器反模糊化，得到确定点的集合，这个集合是论域V。模糊逻辑系统Takagi-Sugeno(TS)模糊逻辑系统Takagi-Sugeno(TS)模糊逻辑系统是Takagi和Su