基于遗传-BP算法的FPN参数优化的研究

摘要

如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网(FPN)的建立意义重要,一直是尚未解决的难题.该文把遗传算法与BP算法相结合,引入到模糊Petri网的参数寻优过程,提出了一种基于二阶段的FPN模型的参数优化策略,该策略实现不依赖于经验数据,对初始输入无严格要求.仿真实例表明,经二阶段优化后训练出的参数正确率很高,且所得的FPN模型具有较强的泛化能力和自适应功能.