НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ С ГЕНЕТИКО-НЕЙРОННОЙ НАСТРОЙКОЙ

摘要

Предлагается метод идентификации нелинейных объектов нечеткими базами знаний с генетико-ней-ронной настройкой. Построение модели объекта осуществляется в два этапа. На первом определяется структура нечеткой модели путем построения базы знаний по доступной экспертной информации. На втором - осуществляется двухфазная настройка ее параметров путем комбинации генетического алгоритма и нейронечеткой сети. Генетический алгоритм обеспечивает грубое попадание в область глобального минимума невязки между модельным и экспериментальным выходами объекта в режиме огГ-1те; нейронная сеть используется для подстройки параметров модели в режиме оп-Нпе.