3.1. 自适应神经模糊推理系统

自适应神经模糊推理系统 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS) 也称 自适应网络模糊推理系统 (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS) 由Jang于1993年提出 [1] , ANFIS 是基于 Takagi-Sugeno模糊系统 和神经网络的自适应模糊推理系统. ANFIS将神经网络与模糊推理相结合, 从而具备自学习与模糊推理能力. Isik等人 [2] 于1997年提出递归神经模糊系统 (Recurrent neuro-fuzzy systems), Petr等人 [3] 于2005年提出具备在线学习能力的 ANFIS.

警告

ANFIS与Takagi-Sugeno不同点在于隶属函数和权重通过优化算法学习得到.