基于蚁群聚类的自适应神经网络算法

针对模糊神经网络结构辨识问题,提出了一种基于蚁群聚类的自适应神经网络算法。利用蚁群聚类算法确定模糊神经网络的初始结构,在网络的学习过程中,采用误差反向传播学习算法对网络的参数和结构进行优化,达到自适应调整权值参数和结构的目的。最后,针对非线性函数遥近问题进行了验证。通过仿真试验证明该方法取得了很好的结果,系统的逼近精度明显提高,而且网络的自适应能力强,并可以将其有效地用于模糊建模和控制问题的求解。