1、模糊邏輯具有模擬人類(lèi)大腦推理的能力，可廣泛用于模式識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)、故障診斷、系統(tǒng)辨識(shí)以及非線(xiàn)性系統(tǒng)的控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則具有從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力、并行處理能力、容錯(cuò)以及泛化能力。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的“黑箱”式非線(xiàn)性映射，又克服了人為選取模糊規(guī)則時(shí)存在的主觀(guān)性。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正日益引起學(xué)術(shù)界的重視和關(guān)注，很多專(zhuān)家預(yù)測(cè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有望成為21世紀(jì)智能控制領(lǐng)域的核心技術(shù)。
　　針對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)難以

2、確定的問(wèn)題，本文提出了一種聚類(lèi)算法來(lái)辨識(shí)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，然后用反向傳播法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。此聚類(lèi)算法可以在線(xiàn)地劃分輸入數(shù)據(jù)，逐點(diǎn)地更新聚類(lèi)，自己組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。不需要知道輸入數(shù)據(jù)的分布情況，所有的規(guī)則都會(huì)自己創(chuàng)建。隨著輸入數(shù)據(jù)的增多，規(guī)則數(shù)將自動(dòng)增加，并且訓(xùn)練完的模糊神經(jīng)網(wǎng)沒(méi)有矛盾的規(guī)則。
　　為了驗(yàn)證模糊神經(jīng)網(wǎng)此算法的有效性，本文將此算法應(yīng)用到非線(xiàn)性單入單出，多入單出，多入多出動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)以及預(yù)測(cè)時(shí)間序列