1、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)Wiener濾波器是一種可以利用存儲(chǔ)信息進(jìn)行模糊推理運(yùn)算的自適應(yīng)濾波器。 為了得到性能最佳的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)Wiener濾波器，首先要確定模糊規(guī)則，并通過(guò)對(duì)變量進(jìn)行模糊子空間的劃分來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；其次要選擇隸屬度函數(shù)、進(jìn)行層的定義并且利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；然后反復(fù)調(diào)試使訓(xùn)練誤差達(dá)到最小；最后再利用專家經(jīng)驗(yàn)對(duì)濾波器的聯(lián)接權(quán)值、隸屬度函數(shù)的中心點(diǎn)和邊界值進(jìn)行必要的修正。 基于Wiener

2、濾波原理，分別實(shí)現(xiàn)了基于遞歸最小二乘法的有限沖擊響應(yīng)自適應(yīng)濾波器、自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器和基于Takagi-Sugeno型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)濾波器，并在不利用專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行修正的情況下對(duì)它們進(jìn)行了仿真比較。 結(jié)果表明，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)Wiener濾波器在沒有利用任何語(yǔ)言信息的情況下，仍然體現(xiàn)出了良好的性能：用于信號(hào)濾波時(shí)，收斂速度快，誤差最??；用于信道均衡時(shí)，跟蹤效果最好，環(huán)境適應(yīng)能力最強(qiáng)。因此，該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)Wien