一种基于类覆盖和粒子群优化的模糊神经网络系统

提出一种基于类覆盖获取有向图和粒子群优化方法的模糊神经网络模式识别系统模型 ,该模型利用改进的贪心算法获得半径较均匀的超球体类覆盖 ,再利用超球体类覆盖实现模糊输入空间划分和模糊IF THEN规则提取 ,以此实现模糊神经网络系统的结构辨识 ;采用改进的模糊加权型Mamdani推理法确定系统的输出 ,并使用基于粒子群优化的算法对系统参数进行精炼 ,使系统具有很好的强壮性和识别率 对