[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

摘要

本发明实施例公开了一种自适应模糊脉冲神经膜系统，其具有如下结构：∏＝(A，N_p，N_r，syn，I，O)，其中，A＝{a}为单字母集合；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，本申请提供的一种自适应模糊脉冲神经膜系统，通过设置两类神经元集，使得模糊脉冲神经膜系统能够进行推理，并具有学习能力，能够处理应用中的动态问题。

主权项

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。