摘要。近年来,混合软计算方法的使用表明,在各种应用中,几种技术的协同作用优于单个技术。例如,使用神经模糊系统和进化模糊系统将模糊系统的近似推理机理与神经网络和进化算法的学习能力融合在一起。进化神经系统融合了神经计算方法与进化计算的解决方案搜索能力。这种混合方法保留了可以通过三个基本软计算范式完全集成来克服的局限性,这导致了进化的神经模糊系统。本章的目的是提供混合软计算系统的描述,并特别注意进化算法和神经网络的联合使用,以便将模糊系统具有学习和适应性功能。在介绍基本软计算范式之后,考虑了各种形式的杂交,这导致了进化神经模糊系统。本章还介绍了一种特定的方法,该方法共同使用神经学习和遗传优化来从给定数据中学习模糊模型,并优化它以进行准确性和可解释性。
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