مدل سازی و شناسایی سیستم های دینامیکی غیرخطی با استفاده از یک سیستم فازی عصبی خودسازمانده ی برخط
Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 417
This Paper With 23 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_DMOR-4-1_002
تاریخ نمایه سازی: 24 اسفند 1399
Abstract:
در این مقاله، یک سیستم فازی-عصبی خودسازمانده برای یادگیری تطبیقی برخط برای شناسایی و مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی غیرخطی معرفی شده است. در این سیستم، در ابتدا هیچ نودی در لایه‌ی پنهان وجود ندارد و چنان‌چه معیارهای تولید قوانین در طی فرآیند آموزش برآورده شود نرون RBF به لایه‌ی پنهان اضافه می‌شود. از الگوریتم آموزش حداقل مربعات بازگشتی وزن‌دار (WRLS) برای قابلیت یادگیری برخطو افزایش سرعت همگرایی،در فاز یادگیری پارامترهای قسمت تالی قوانین نوع تاکاگی سوگنو استفاده شده است. در فاز یادگیری، ساختار برای تولید تعداد قوانین مناسب، معیار جدید درجه‌ی تطبیق و معیار متداول خطا به‌کار گرفته شده است. بعد از ایجاد قانون جدید، کارایی سیستم محاسبه شده و برای ایجاد شبکه‌ای با ساختار فشرده‌تر قوانینی که تاثیر کم‌تری در کارایی سیستم دارند با یک الگوریتم هرس جدید هرس می‌شوند. در پایان، برای بهینه‌سازی ساختار توابع عضویت مشابه‌با یکدیگر ترکیب می‌شوند. برای بررسی عملکرد سیستم، دو سیستم دینامیک غیرخطی مبنا، در دو حالت نویزی و بدون نویز در محیط Matlab مدل‌سازی شده‌اند. دقت این مدل‌سازی برمبنای دو معیار تعداد نرون ها (قوانین) و ریشه‌ی میانگین مربعات خطا با سایر روش‌ها مقایسه شده است. با‌توجه به نتایج به‌دست‌آمده، میانگین درصد بهبود جواب‌ها در تعداد قوانین به‌دست‌آمده نسبت‌به روش مبنای انتخاب‌شده در مدل‌سازی این دو سیستم در دو حالت نویزی و بدون نویز در مثال اول 42.35% و در مثال دوم 29% می باشد.
Keywords:
Authors
حمید طباطبایی
گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد قوچان، ایران.
شیرین ریخته گر مشهد
گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد نیشابور، ایران.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :