为了解决模糊系统优化问题,提高全局优化能力,在模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,提出了一种基于微粒群算法的模糊神经网络优化算法。该算法可以同时对模糊加权神经网络的网络结构和权值参数进行优化,对实际问题可以自动生成较好的模糊神经网络模型。经过实验分析和计算,证明这种算法在解决模糊系统优化问题上表现了良好的性能,应用该算法可以有效地解决软测量问题。该结果对工业过程中的软测量建模提供了良好的参考价值。

提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量, 该方法将模糊系统分为4 层, 即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层. 为了达到各层共同进化的目的, 设计遗传算法各层编码策略, 构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数, 并采用该函数计算各层个体的适应度. 鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解, 将L-M 贝叶斯正则化方法融入训练过程. 对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.