[发明专利]一种自适应模糊脉冲神经膜系统及推理算法和学习算法

权利要求书

1.一种自适应模糊脉冲神经膜系统，其特征在于，具有如下结构：

∏＝(A，A_p，N_r，syn，I，O)，

其中，

A＝{a}为单字母集合，a表示一个脉冲；

N_p＝{σ_p1，σ_p2，...，σ_pm}为命题神经元集，σ_pi为第i个命题神经元，1≤i≤m；

N_r＝[σ_r1，σ_r2，...，σ_rn}为规则神经元集，σ_ri为第i个规则神经元，1≤i≤n；

表示命题神经元和规则神经元之间的连接关系，但在两个命题神经元之间或两个规则神经元之间无连接关系；

I∈N_p为输入神经元集；

O∈N_p为输出神经元集。

2.根据权利要求1所述的自适应模糊脉冲神经膜系统，其特征在于，所述脉冲神经元σ_pi具有如下形式：

σ_pi＝(α_i，ω_i，λ_i，r_i)，

其中，

α_i∈[0，1]为所述命题神经元σ_pi中的脉冲值；

为所述命题神经元σ_pi的输出权值向量，ω_ij∈[0，1]表示第j条输出上的权值，1≤j≤s_i，s_i表示所述命题神经元σ_pi上的输出的个数；

r_i表示激发规则，其表示形式为：E/a^α→a^α，α∈[0，1]，E＝{α≥λ_i}为激发条件，λ_i为激发阈值。

3.根据权利要求1或2任意一项所述的自适应模糊脉冲神经膜系统，其特征在于，所述脉冲神经元σ_ri具有如下形式：

其中，

为所述规则神经元σ_ri中的脉冲值；

γ_i∈[0，1]表示置信度，也表示所述规则神经元σ_ri的输出权值；

θ_i表示激发规则，其表示形式为：E/a^α→a^β，α，β∈[0，1]，E＝{α≥τ_i}为激发条件，τ_i为激发阈值。

4.一种模糊推理算法，应用如权利要求1-3任意一项所述的自适应模糊脉冲神经膜系统，其特征在于，包括：

用所述自适应模糊脉冲神经膜系统建立加权模糊产生式规则；

依据所述加权模糊产生式规则生成推理规则；

依据所述推理规则进行推理。

5.根据权利要求4所述的算法，其特征在于，所述加权模糊产生式规则的类型包括：

类型1：IF p₁ THEN p₂；

类型2：IF p₁ AND p₂ AND…AND p_n THEN p_n+1；

类型3：IF p₁ OR p₂ OR…OR p_n THEN p_n+1；

其中，命题p_i，i＝1，2，......，n，n+1表示模糊命题。