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<TABLE height=108 cellSpacing=0 cellPadding=0 width=778 border=0>
<TBODY>
<TR>
<TD width="100%" height=12>
<P><A
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<A
href="http://www.jgchina.com/ednns/ednnsbk/director.htm">回目錄</A>
</P></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=61>
<P>從圖4—19可以看出 </P>
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="80%" align=center border=0>
<TBODY>
<TR>
<TD width="78%"><IMG height=46 src="New Page 1.files/7.21.h16.gif"
width=426 border=0></TD>
<TD width="22%">(4.75)</TD></TR></TBODY></TABLE></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=18>
<P><IMG height=36 src="New Page 1.files/7.21.h17.gif" width=105
border=0></P>
<P>由于 </P>
<P><IMG height=41 src="New Page 1.files/7.21.h18.gif" width=82
border=0></P>
<P><IMG height=42 src="New Page 1.files/7.21.h19.gif" width=179
border=0></P>
<P>故而</P>
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="80%" align=center border=0>
<TBODY>
<TR>
<TD width="78%"><IMG height=43 src="New Page 1.files/7.21.h20.gif"
width=204 border=0></TD>
<TD width="22%">(4.76)</TD></TR></TBODY></TABLE></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=558>
<P>對于y<SUB>1</SUB>，根據ULR特性，在輸入x<C-L時，輸出為0。 </P>
<P>對于y<SUB>2</SUB>，根據ULR特性，在輸入x<C時，輸出為0。</P>
<P>如果用y1—y2為輸入，則有：</P>
<P>①x＜C-L時，輸出為0</P>
<P>②x＜C時．輸出為y1</P>
<P>③x＜C+R時，輸出為y<SUB>1</SUB>-y<SUB>2</SUB></P>
<P>④x<SPAN
style="FONT-SIZE: 10.5pt; FONT-FAMILY: 宋體; mso-bidi-font-size: 10.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA">≥</SPAN>C+R時，有y<SUB>1</SUB>-y<SUB>2</SUB>＜0，故輸出為0。</P>
<P>很明顯：可以得到(C-L)，C'，，(C+R)三點組成的三角形，對于上圖4-18，如果令</P>
<P><IMG height=213 src="New Page 1.files/7.21.h21.gif" width=143
border=0></P>
<P>則有</P>
<P><IMG height=42 src="New Page 1.files/7.21.h22.gif" width=309
border=0></P>
<P><IMG height=44 src="New Page 1.files/7.21.h23.gif" width=212
border=0></P>
<P>利用y1，y2可以實現三角隸屬函數功能，只要修改參數R、L、C，則可以實現不同的三角隸屬函數。<BR>(3)第3層<BR>這是前件運算層，執行最小運算<SPAN
style="FONT-SIZE: 10.5pt; FONT-FAMILY: 宋體; mso-bidi-font-size: 10.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA">Λ</SPAN>．這一層采用二層ULR神經網絡形成。如圖4-20所示。</P>
<P align=center><IMG height=145 src="New Page 1.files/7.21.h24.gif"
width=463 border=0></P>
<P align=center>圖4-20 前件最小化運算</P></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=715>
<P>從圖4-20中，可知其功能為： </P>
<P>f<SUB>1</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>-U<SUB>r2</SUB>-0)=f(U<SUB>r1</SUB>-U<SUB>r2</SUB>)</P>
<P>f<SUB>2</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>-0)=f(U<SUB>r1</SUB>)</P>
<P>Z<SUB>r</SUB>=f(-f<SUB>1</SUB>+f<SUB>2</SUB>-0)=f(-f<SUB>1</SUB>+f<SUB>2</SUB>)</P>
<P>下面分別分析三種不同的輸人情況：</P>
<P><SPAN
style="FONT-SIZE: 10.5pt; FONT-FAMILY: 宋體; mso-bidi-font-size: 10.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA">①</SPAN>當有U<SUB>r1</SUB><U<SUB>r2</SUB>時</P>
<P>f<SUB>1</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>-U<SUB>r2</SUB>)=0</P>
<P>f<SUB>2</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>)=U<SUB>r1</SUB></P>
<P>從而有</P>
<P> Z<SUB>r</SUB>=f(-f<SUB>1</SUB>+f<SUB>2</SUB>)<BR>
=f(0+U<SUB>r1</SUB>)<BR> =U<SUB>r1</SUB></P>
<P><SPAN
style="FONT-SIZE: 10.5pt; FONT-FAMILY: 宋體; mso-bidi-font-size: 10.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA">②</SPAN>當有U<SUB>r1</SUB>>U<SUB>r2</SUB>時</P>
<P>f<SUB>1</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>-U<SUB>r2</SUB>)=U<SUB>r1</SUB>-U<SUB>r2</SUB></P>
<P>f<SUB>2</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>)U<SUB>r1</SUB></P>
<P>則</P>
<P> Z<SUB>r</SUB>=f(-f<SUB>1</SUB>+f<SUB>2</SUB>)<BR>
=f(-U<SUB>r1</SUB>+U<SUB>r2</SUB>+U<SUB>r1</SUB>)<BR>
=U<SUB>r2</SUB></P>
<P>當有Ur1=Ur2時</P>
<P>f<SUB>1</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>-U<SUB>r2</SUB>)=0</P>
<P>f<SUB>2</SUB>=f(U<SUB>r1</SUB>)=U<SUB>r1</SUB></P>
<P>則</P>
<P>Z<SUB>r</SUB>=f(-f<SUB>1</SUB>+f<SUB>2</SUB>)=f(U<SUB>r1</SUB>)=U<SUB>r1</SUB></P>
<P>從上可知：圖4—20的URL網絡實現了最小化運算。</P>
<P>(4)第4層</P>
<P>這是后件運算層，它執行兩種操作。一種是把前件最小化運算結果再對后件模糊量求最小運算；另一種操作是執行反模糊化。這兩種操作那是由局部最大平均法LMOM(Local
Mean-of-Maximum)反模糊化方法實現的。</P>
<P>LMOM方法可以用圖4—21進行說明。</P>
<P align=center><IMG height=262 src="New Page 1.files/7.21.h25.gif"
width=585 border=0></P>
<P align=center>圖4-21 LMOM法反模糊化</P></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=451>
<P>在圖4—21中，a是三角形(C-L)，A，(C+R)的底邊的中點，故a的坐標為 </P>
<P><IMG height=41 src="New Page 1.files/7.21.h26.gif" width=330
border=0></P>
<P>當隸屬度為1時，反模糊化的結果為C。<BR>當隸屬度為0時，反模糊化的結果為<IMG height=41
src="New Page 1.files/7.21.h27.gif" width=85 border=0>。</P>
<P>當隸屬度為Z<SUB>r</SUB>時，則有</P>
<P><IMG height=37 src="New Page 1.files/7.21.h28.gif" width=89
border=0></P>
<P>即</P>
<P><IMG height=70 src="New Page 1.files/7.21.h29.gif" width=126
border=0></P>
<P><IMG height=41 src="New Page 1.files/7.21.h30.gif" width=156
border=0></P>
<P>反模糊化的結果為：(C-m)</P>
<P><IMG height=42 src="New Page 1.files/7.21.h31.gif" width=226
border=0> (4.77)</P>
<P>設后件三角隸屬函數為r，前件最小化結果為Z<SUB>r</SUB>，則反模糊化結果用U<SUB>r</SUB><SUP>-1</SUP>(Z<SUB>r</SUB>)表示，有</P>
<P><IMG height=39 src="New Page 1.files/7.21.h32.gif" width=255
border=0> (4.78)</P>
<P>反模物化可采用下面圖4—22的結構。
<P align=center><IMG height=43 src="New Page 1.files/7.21.h1.gif"
width=327 border=0>
<P align=center>圖4-22 反模糊化接點</P></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=310>
<P>在圖中取 </P>
<P><IMG height=42 src="New Page 1.files/7.21.h2.gif" width=302
border=0></P>
<P>顯然有</P>
<P><IMG height=93 src="New Page 1.files/7.21.h3.gif" width=302
border=0></P>
<P>由于</P>
<P><IMG height=42 src="New Page 1.files/7.21.h4.gif" width=222
border=0></P>
<P>故而</P>
<P><IMG height=42 src="New Page 1.files/7.21.h5.gif" width=256
border=0> (4.79)</P>
<P>(5)第5層</P>
<P>最后輸出判決層。輸出采用規則前件的最小隸屬度為加權系數，對本規則的后件反模糊化結果進行加權，取加權平均值為最后判決結果F。</P>
<P><IMG height=50 src="New Page 1.files/7.21.h6.gif" width=153
border=0> (4.80)</P></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=147>
<P>3．ULR模糊控制器學 </P>
<P>ULR模糊控制器中，需要學習要是含有隸屬函數的第2，4兩層。</P>
<P>在學習時，目標函數用Q表示，而隸屬函數的參數用P表示，學習的目的就是使目標函數Q達到最小。一般目標函數Q用輸出的期望與實際誤差來描述。</P>
<P>用梯度法對URL網絡的第2，4層進行學習．就是按-<SUP>a</SUP>Q／<SUP>a</SUP>P方向修改參數P，即</P>
<TABLE height=90 cellSpacing=0 cellPadding=0 width="80%" align=center
border=0>
<TBODY>
<TR>
<TD width="79%" height=42><IMG height=40
src="New Page 1.files/7.21.h7.gif" width=177 border=0></TD>
<TD width="21%" height=42>(4.81)</TD></TR>
<TR>
<TD width="79%" height=13><FONT
size=2>由于Q有時較為復雜，在修改時要首先考慮<SUP>a</SUP>Q／<SUP>a</SUP>P，也可寫作</FONT></TD>
<TD width="21%" height=13></TD></TR>
<TR>
<TD width="79%" height=18><IMG height=43
src="New Page 1.files/7.21.h8.gif" width=113 border=0></TD>
<TD width="21%" height=18>(4.82)</TD></TR>
<TR>
<TD width="79%" height=7><FONT
size=2>在上式中．aQ／aF為了方便起見可以用下式求取</FONT></TD>
<TD width="21%" height=7></TD></TR>
<TR>
<TD width="79%" height=10><IMG height=51
src="New Page 1.files/7.21.h9.gif" width=132 border=0></TD>
<TD width="21%" height=10>(4.83)</TD></TR></TBODY></TABLE></TD></TR>
<TR>
<TD width="100%" height=982>
<P>顯然，這是可以直接求得的。 </P>
<P>下面分別對第2，4層中隸屬函數的學習進行說明</P>
<P>對于第4層的隸屬函數學習，其算法如下：</P>
<P>由于第5層輸出為F，并且</P>
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