11、模糊神经网络：原理、架构与训练方法解析

模糊神经网络：原理、架构与训练方法解析

1. 神经模糊系统概述

神经模糊系统结合了神经网络和模糊系统的优势，在处理缺乏数学模型的问题时表现出色，如模式识别、回归或密度估计等。

1.1 神经网络与模糊系统特点对比

传统神经网络依赖大量观测示例进行训练，无需先验知识，但难以从其结构中提取可理解的规则。而模糊系统采用类人知识表示，更具用户友好性，不过它需要语言规则作为先验知识，且输入输出变量需语言描述。若知识不完整、错误或矛盾，模糊系统的调整过程通常耗时且易出错，并且缺乏从示例中学习新行为的能力。

知识表示	模糊系统	神经网络
不确定性与不精确容忍度	+ (好)	+ (好)
泛化能力	+ (好)	+ (好)
训练能力/适应性	- (差)	+ (好)
知识透明度/解释能力	+ (好)	- (差)
知识发现	- (差)	+ (好)