Neuro Fuzzy Control
Neuro-Fuzzy-Controll ist ein hybrides Verfahren, das einen Fuzzy-Regler mit einem
neuronalen Netz vereint. Es gibt zwei große Kategorien dieser Kopplung :
Bei der kooperativen Kopplung arbeiten das neuronale Netz und das Fuzzy-System
unabhängig voneinander. Hier geht es meist um eine Parameteroptimierung des
Fuzzy-Reglers durch das neuronale Netz. Hier gibt es verschiedene Möglichkeiten :
- Berechnung der Zugehörigkeitsfunktion durch das neuronale Netz
- Berechnungen linguistischer Kontrollregeln durch das neuronale Netz
- hier werden oft Verfahren des selbstorganisierenden Lernens eingesetzt.
- Berechnungen von Regelwissen oder Regelgewichtungen durch das neuronale Netz
- Vor- bzw. Nachbearbeitung der Ein- bzw- Ausgabe eines Fuzzy-Reglers durch ein
neuronales Netz
Im Gegensatz dazu bildet die hybride Kopplung eine
einheitliche Architektur, die Fuzzy-Elemente und neuronale Elemente miteinander verbindet.
Z.B. kann die Regelbasis in neuronaler Form organisiert werden. Fuzzy-mengen bilden adjustierbare
Größen, die als Gewichte interpreteiert werden können.