基于模糊神经网络的铝电解槽工作状态诊断

针对铝电解槽电压波动信号的频谱特点和工作状态的层次性,将小波理论和模糊逻辑理论引入高阶BP神经网络中,提出了一种基于小波高阶模糊神经网络的铝电解槽工作状态诊断模型,此模型运用串联方式将小波包分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起。给出了小波高阶模糊神经网络的结构,确定了各模糊子集上的隶属度函数。并在320KA预焙铝电解槽上进行实验和仿真,理论和实验证明了该诊断方法可行性。     

基于模糊Chebyshev基函数神经网络的快速学习算法

将模糊控制与神经网络相结合，用神经网络来实现模糊推理，提出了一种以Chebyshev基函数为隶属函数的模糊神经网络。由于无需调整隶属函数的参数，因此该模糊神经网络模型算法的计算量大大减小，仿真结果表明了该模型算法的有效性和快速性。     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。     

用遗传算法解模糊交货期下Flow Shop调度问题

运用模糊的观点研究了flowshop调度问题,基于模糊交货期的概念建立了两种不同的模糊flowshop调度问题的模型,模糊交货期的隶属函数对应于完成时间的满意度,目标函数定义为所有任务加权的隶属函数之和问题是确定任务的加工顺序极大化目标函数文章运用遗传算法(GA)确定了任务的调度,仿真实验验证了算法的有效性.     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。     

一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究

针对传统的小脑模型，在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上，结合模糊逻辑的思想，采用模糊隶属度函数作为接收域函数，提出了一种广义模糊小脑模型神经网络（GFAC）。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度，利用GFAC可以获得较常规CMAC连续性强且有解析微分的复杂函数近似。     

自动变速车辆起步模糊神经网络控制策略仿真

自动变速器车辆的核心和难点是起步控制。针对传统模糊控制在其参数的模糊化过程中人为因素影响较大,获得较优控制参数困难等缺点,基于优秀驾驶员的起步操作经验,利用神经网络自适应学习功能优化模糊控制参数,设计了模糊神经网络控制策略。应用SIMULINK建立了起步模糊神经网络控制系统仿真模型。仿真实验表明,优化了模糊控制模型隶属函数,该控制策略可较好的解决自动变速车辆起步控制问题,为机械式自动变速车辆的开发设计提供了理论依据。     

多变量系统模糊动态模型的辨识

介绍了一种新型的基于模糊神经网络的多变量模糊动态模型的辨识方法 ,该方法是通过将输入空间进行直接划分 ,而不是在输入空间的每一维上进行划分来得到模糊规则的。这样所形成的隶属函数为多维隶属函数 ,并使模糊规则的数目大为减少。在模糊聚类算法的基础上 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目。以二级倒立摆系统为应用背景 ,取得了较好的辨识效果。     

基于小波神经网络的惯导初始对准系统

论述了小波分析和神经网络在惯性导航系统初始对准中的重要作用,给出了惯导系统初始对准的线性和非线性模型.基于小波变换,运用小波神经网络对目前该问题进行了仿真研究.仿真结果表明,对于不同的误差模型,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近,近似精度高,而且网络规模比BP、RBF等神经网络规模要小,计算量少,收敛速度快.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.