Evolutionary Design of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Based on Hybrid Cooperative Particle Swarm Optimization
自适应神经-模糊推理系统的混合协同微粒群算法进化设计

在分析自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)结构和参数特点的基础上,定义一个布尔向量L作为网络的结构参数,与原来ANFIS的前件参数集一起构成了新的前件参数集{c,σ,L},并给出了一个新的网络输入输出关系表达式.针对该输入输出表达式,提出一种用于优化ANFIS前件参数集的混合协同微粒群算法.该将参数集L和{c,σ}分别放在两个子微粒群并根据各自不同的特点应用二进制PSO和GCPSO算法进化,两个子微粒群之间的协同由定义的一个协同函数实现,而网络的结论参数依旧用最小二乘法进行优化.应用该算法进行ANFIS网络结构和隶属函数参数的自适应设计,在Henon映射产生的混沌时间序列预测中显示了良好的性能.