一类折线模糊神经网络的存在性

应用折线模糊值函数的表示定理和Weierstrass第一逼近定理构造了一个三层折线模糊神经网络,并借助折线模糊数的优良性质证明了折线模糊神经网络对连续折线模糊值函数具有泛逼近性.     

基于多输入单输出折线模糊神经网络的单调性分析

依据折线模糊数及其扩展原理,在多输入单输出情形下针对折线模糊神经网络的单调性进行了理论分析.在转移函数满足非负递增时,证明了多输入单输出折线模糊神经网络中每个代表元都是单调递增的,进而在该网络构成一类函数的泛逼近器时,研究了这类函数的单调性问题.     

基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推进规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略-模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计。     

改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模

应用改进的广义模糊Min—Max神经网络进行样本分类，并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数，再运用TSK模糊系统实现函数建模，该方法的优势在于，改进的广义模糊Min—Max神经网络具有较好的自适应分类能力，可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分。有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性，实验结果证明，该方法实用有效。     

模糊数与模糊值函数的结构元线性表示

为使模糊数和模糊函数运算更加简洁，在介绍模糊数与模糊值函数的结构元表示方法的基础上，给出了由模糊结构元任意表示的模糊数和模糊值函数转化为线性生成模糊数和模糊值函数的方法。由于在模糊结构元表示的模糊数和模糊值函数中，线性生成的模糊数和模糊值函数具有形式简单、计算容易的特点，这种方法解决了模糊数与模糊值函数运算的困难问题，具有现实的应用意义。文中还给出了两个计算实例。     

高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.     

基于LM算法的相关模糊神经网络及其应用

针对输入变量相关性较高的非线性建模模型,经典模糊神经网络算法存在收敛速度缓慢、模糊规则数大、陷入局部最小值的问题。提出一种基于LM算法的相关模糊神经网络模型;该模型基于聚类思想,构建多变量高斯模糊隶属度函数,将其表示为不可分离的模糊关系来处理相关变量模型;再采用LM优化算法,通过Hessian矩阵和一阶梯度向量同时调整网络参数;并引入Cholesky定理缩减网络参数个数。应用LM算法的模糊神经网络模型实验结果表明,可以加快收敛速度、减少模糊规则数,比经典的模糊神经网络有更好的预测精度。     

基于神经网络的模糊综合评价

在模糊系统理论与神经网络理论基础上，建立了一种基于神经网络的模糊综合评价模型，其合成运算采用加权平均算子，其隶属函数调整采用误差反传算法，并证明了这种算子的模糊综合评价神经网络能收敛到唯一的极小点，不咄了以三角模糊函数为尿属函数的模糊综合评价神经网络的隶属函数调整算法。     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推理规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略--模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计.     

BP神经网络在加热炉控制系统中的应用

为炼油用低压加热炉设计了一种模糊控制器，并研究了用多层前馈神经网络实现模糊控制的方法，仿真研究表明，所设计的神经网络系统不仅能完全体现模糊控制各部分的功能，而且具有很高的灵活性和通用性。     

正则模糊神经网络对保极大值函数类的泛逼近性

在模糊神经网络中将紧集上多元连续函数类推广为保极大值函数类,进而借助于保极大值性研究了紧集上扩展模糊函数类的特性和度量问题。最后,获得三层正则模糊神经网络关于其扩展模糊函数类具有泛逼近性,并通过实例分析了目标输出与正则模糊神经网络实际输出的逼近效果。     

Output-back fuzzy logic systems and equivalence with feedback neural networks

A new idea, output-back fuzzy logic systems, is proposed. It is proved that outputback fuzzy logic systems must be equivalent to feedback neural networks. After the notion of generalized fuzzy logic systems is defined, which contains at least a typical fuzzy logic system and an output-back fuzzy logic system, one important conclusion is drawn that generalized fuzzy logic systems are almost equivalent to neural networks.     

模糊稳健优化设计中的神经网络技术

由于模糊稳健设计中的准则函数和约束函数是随机性可控因素与不可控因素的函数,其概率密度函数的表达式难以确定,故在优化设计中采用随机模拟方法.但采用遗传算法进行优化计算时,随机模拟消耗的机时很大,优化计算效率极低.为此,采用BP神经网络对模糊随机函数进行逼近,探讨了神经网络的构造与程序实现方法;用插装式溢流阀调压弹簧的模糊稳健优化设计问题进行了数值仿真与验证.实例表明,BP神经网络的仿真精度可以达到工程优化问题的要求,把遗传算法与神经网络技术相结合,可以有效地求解模糊稳健设计等复杂优化设计问题.     

改进的模糊神经网络学习规则研究

在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具有直观和可操作性强的特点.并以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真,仿真结果表明网络学习效果较好.     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅱ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统人脑性等特点来弥补相互的缺点，二者结合产生一种基于神经网络的模糊系统，采用BP算法对系统参数进行调整，最后用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

模糊超球质心聚类神经网络

基于人的大脑进行聚类分析所遵循的基本原则,提出了一种模糊超球质心聚类神经网络学习算法,该方法无需用户事先给定聚类个数K,通过神经网络自组织学习,可以正确识别聚类个数与聚类中心。实验结果表明,该算法是一种全新的聚类方法,具有学习时间短,稳定性强且不依赖于聚类样本的输入顺序等优点。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅲ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点，使它们结合产生一种基于神经网络的模糊系统，并用该系统提取我国经济增长的模糊规则。