模糊神经网络系统的设计与应用研究

摘要

把模糊逻辑系统与神经网络相结合,形成结构像神经网络,功能似模糊逻辑系统的模糊神经网络系统,该系统具备了模糊逻辑系统和神经网络的优点,克服了单个系统的不足.再结合误差反向传递学习算法(BP算法),调整模型参数及权值.最后应用模糊神经网络系统解决实际问题,经过若干次学习训练,使系统达到稳定,通过仿真结果可看出,将所设计的模糊神经网络系统应用在WTI原油价格预测中具有可行性与有效性.