| 【论文摘要】 |
由于模糊系统具有非线性性,能够处理模糊性概念,能系统地描述人类知识的特点,因此模糊系统理论在模式识别以及其它很多领域内都有广泛的应用。而信道均衡和经济预警都可以看成是模式识别中的一类问题,所以本文基于模糊系统理论建立了模式识别的模型,并将它们应用到信道均衡和经济预警中。
本文在模糊C-均值算法的基础上设计了一种能对动态数据(本文指不在同一时刻到达的数据)进行实时模糊聚类的N-伪递推模糊C-均值算法(N-PRFCM),然后将其用到非线性均衡上,并设计了相应的模糊控制器。该均衡算法具有实时、半盲、自适应的特性。而且由于该算法关心的仅是信道聚类中心间的距离,因此信道的非线性畸变程度对它的影响可以忽略不计。我们从模式识别的角度对信道均衡和经济预警的问题给予了统一的概括;但是,由于它们的模型并不完全相同,故而所用处理方法不能完全相同。因此我们考虑将TSK模糊神经网络应用到经济预警上,它同时具有神经网络自适应能力强和模糊系统可以处理专家经验的优点。但是由于通常影响经济发展趋势的指标是很多的,这就会造成模糊规则几何级数地增加以及神经网络神经元的增加,从而需要大量数据训练网络。但是我国的经济预警是近年来才发... |
