非确定性TS模糊神经模型鲁棒性的统计判据

摘要

非确定性情况下的鲁棒性是智能控制系统不可避免的一个问题．本文将ＴＳ模型的模糊神经网络表达加以拓展，提出并证明了一种基于信息论统计测度的鲁棒性描述判据，该判据是由模糊神经网络、子波变换和信息论统计测度３个部分组成，着重体现了神经信号处理、可变分辨率和随机信号处理的综合，这就为分析智能控制系统的鲁棒性提供了一种有效的数学形式．该结论有助于非确定性智能控制系统的建模与智能控制器的设计．