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一种快速FLNN建模方法及其应用
一种快速FLNN建模方法及其应用
摘要：
随着科学技术的不断进步和发展，工业自动化领域所涉及到的数据量越来越大，针对这种情况，研究人员针对工业自动化领域建模方法提出了许多有效的方法。其中，FLNN是一种有效的建模方法。然而，FLNN建模时间过长成为限制其广泛应用的问题。本文提出了一种快速FLNN建模方法，可以在保持同等建模精度的情况下，大大缩短建模时间。通过数值实验，证明了本文方法的有效性和可行性。
关键词：FLNN；建模；时间成本；快速；应用
1.简介
在工业自动化领域中，建模是非常重要的工作。好的模型可以大大提高控制系统的效率和稳定性。而现在随着数据量的不断增大，人们迫切需要一种能够快速进行建模的方法，以满足实时性和效率的要求。因此，本文提出了一种快速的FLNN建模方法。
2.相关工作
2.1FLNN建模方法
FLNN全称是FuzzyLogicNeuralNetwork，即模糊逻辑神经网络。整个过程由两个部分组成：前向传输和反向传输。在前传过程中，FLNN通过模糊规则对输入进行模糊化，在后向传输中，FLNN可通过误差反向传播算法进行训练。然后，将此结果与真实观测数据进行比较，选择误差最小的结果作为最终建模结果。
2.2FLNN的应用
FLNN是一个广泛应用的算法，可以应用于许多领域，如电气工程和化学工程等。具体应用场景包括但不限于信号处理、控制系统建模、预测和优化设计等，拥有很高的应用价值。
2.3FLNN建模存在问题
虽然FLNN建模是一种高效的方法，但是在实际应用中，FLNN建模存在一些问题，例如运算时间过长等问题，因此，FLNN建模的广泛应用受到了一定的限制。
3.快速FLNN建模方法
3.1算法思路
对于传统FLNN建模，其运算时间主要花费在前向计算和反向传播两个过程中。本文提出了一种创新的思路：通过将样本数据部分建模和部分模型综合得到整体模型，从而大大减少数学计算和运算时间，实现了快速建模的目标。
3.2算法步骤
本文提出的方法由以下几个步骤组成：
1)数据预处理
2)选择一个部分样本并训练FLNN模型
3)将训练好的模型与另一个部分样本进行比较
4)重复步骤2和3，直到得到最后模型
5)评估建模效果
4.数值实验与结果讨论
本文对提出的快速FLNN建模方法进行了数值实验，并与传统的FLNN建模方法进行对比。通过实验结果我们发现，使用本文提出的方法可以在一定的时间成本上取得同样的建模效果和精度，反映了本文方法的的有效性和可行性，实际应用中具有一定的指导价值。
5.结论
本文提出的一种快速FLNN建模方法，可以在保持同等建模精度的情况下，大大缩短建模时间。通过数值实验，我们发现此方法的有效性和可行性。因此，我们相信此方法可以在实际中得到广泛应用。