左 军，周 灵，李晓东

(佛山科学技术学院电子与信息工程学院，广东 佛山 528000)



基于规则产生准则与修剪策略的D-FNN算法研究*

左 军，周 灵，李晓东

(佛山科学技术学院电子与信息工程学院，广东 佛山 528000)

提出了一种D-FNN结构及其学习算法，该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用，使得网络结构能够保持紧凑，学习速度快，确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨，并与相关算法作比较，从而发现了D-FNN的独特思想。编写了D-FNN的仿真程序，对具体案例进行了仿真。结果表明，D-FNN具有紧凑的结构和优秀的性能。

动态模糊神经网络；径向基函数；模糊规则；修剪策略

模糊逻辑理论提供了一种数学工具来获取人们认知过程，模糊推理则形式上是利用规则进行推理，其逻辑取值可在0和1之间连续取值，然而不存在正式的框架来选择模糊系统的各种参数。神经网络具有学习能力、自适应能力、并行处理能力以及泛化能力等，具有构建与人们认知有关的各种行为的潜能，但神经网络没有明确的物理意义。把模糊逻辑和神经网络这两种方法结合起来，取各自优点从而构成的动态模糊神经网络，在消费电子、工业控制、系统辨识、模式识别、图像处理等许多领域得到了广泛的应用[1-4]。

1 RBF神经网络与修剪技术理论分析

1.1 模糊神经网络的结构

D-FNN的结构是基于扩展的RBF神经网络。RBF神经网络具有单隐层的三层前馈网络，RBF结构如图1所示。……