基于BP算法的IFPN参数优化方法
来源期刊：控制与决策2013年第12期
论文作者：郑寇全 雷英杰 王睿 王毅 申晓勇
文章页码：1779 - 1785
关键词：直觉模糊集;直觉模糊Petri网;产生式规则;BP算法;
摘 要：针对直觉模糊Petri网(IFPN)模型自学习能力差的缺陷,将神经网络中的BP误差反传算法引入IFPN模型的参数寻优过程,提出一种基于此的参数优化方法.该算法通过建立变迁点燃和直觉模糊推理的近似连续函数,摆脱了参数对经验的依赖,更加符合实际系统的需求,同时使得IFPN具有较强的泛化能力和自适应功能,推理结果更加准确可信.最后通过典型实例验证了该参数优化方法的有效性和优越性.
郑寇全1,2，雷英杰1，王睿1，王毅1，申晓勇1
1. 空军工程大学防空反导学院2. 中国人民解放军68331部队
摘 要：针对直觉模糊Petri网(IFPN)模型自学习能力差的缺陷,将神经网络中的BP误差反传算法引入IFPN模型的参数寻优过程,提出一种基于此的参数优化方法.该算法通过建立变迁点燃和直觉模糊推理的近似连续函数,摆脱了参数对经验的依赖,更加符合实际系统的需求,同时使得IFPN具有较强的泛化能力和自适应功能,推理结果更加准确可信.最后通过典型实例验证了该参数优化方法的有效性和优越性.
关键词：直觉模糊集;直觉模糊Petri网;产生式规则;BP算法;
