基于一类模糊神经网络的控制图模式识别方法

摘要

针对控制图模式识别，提出将控制图判别准则转换为符号化模糊规则，指导模糊神经网络的建模及初始化过程。建立一类融合先验知识的模糊神经网络，给出网络结构设计方法和网络学习算法，对于青霉素发酵过程进行实例研究。研究结果表明:所提出方法的模糊神经网络比传统方法的BP神经网络具有更简单的网络结构、更合理的参数初值，能够获得更准确的控制图模式识别率，具有广阔的应用前景。