企业财务危机非线性组合预测方法及实证

针对组合预测比单项预测具有更高的预测精度,而线性组合预测方法在建模与预测方面存在着较大的局限性,提出了一种基于模糊神经网络的预测上市公司财务危机的非线性组合建模与预测方法,并给出了相应的混合学习算法。通过与多元线性回归模型、Fisher模型和Logistic回归模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高、学习与泛化能力强和适应性广的优点。     

基于免疫算法的自组织神经网络在效能评估中的应用

针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而克服了自组织神经网络分类效果受样本输入次序影响的弱点,且在很大概率上保证网络收敛到全局最优解。性能仿真结果说明该学习算法比自组织神经网络学习算法具有更好的分类准确性和泛化性能。将该模型应用雷达电子战装备的作战效能评估中,结果表明免疫自组织神经网络模型比自组织神经网络模型分类更合理。     

混合神经网络矢量量化的设计与实现

本文设计了一种混合神经网络矢量量化编码方法,利用Kohonen网络的自组织聚类功能设计矢量量化器码书,实现矢量量化,用三层BP网络完成码字的信道符号编码.该神经网络矢量量化编码器能够并行处理输入矢量,速度快,效率高,适用于语音和图像数据压缩.     

基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.     

一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法

将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合，提出了一种新的机器学习方法，实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是，首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识，由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型，然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索，最后针对目标问题结果案例完成案例学习。通过实例表明，该算法具有较好性能，并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用，得到了论域覆盖面大的设计结果集。     

基于混合学习矢量量化算法的遥感影像分类

在分析了Kohonen自组织特征映射网络(SOFM)和学习矢量量化(LVQ)算法的基础上,提出一种基于改进的SOFM算法和LVQ2算法的混合学习矢量量化(HLVQ)方法,并建立了基于HLVQ的遥感影像非监督和监督分类的一般模型。通过与传统的统计分类方法和LVQ2网络分类器比较,HLVQ分类器总的分类性能更好、识别率更高。     

模糊神经网络的混合学习算法及其软测量建模

提出了一阶TSK模糊神经网络的混合学习算法，算法由三部分组成：基于模糊聚类的网络初始化；基于梯度下降的规则前件的学习算法；基于部分最小二乘的规则后件的学习算法。该混合算法可以根据训练样本的分布自动确定模糊神经网络的初始值，当输入变量个数多时不会出现模糊规则数爆炸现象，训练速度快，模型精度高。将混合学习算法应用到PTA工业过程中4-CBA含量的软测量建模中，取得了令人满意的效果。     

一种模糊神经网络控制系统研究

针对被控过程的非线性、时变性和复杂性,提出了一种模糊神经控制器与动态辨识器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制参数采用遗传算法全局离线优化对BP算法局部在线调整相结合的混合方法;该系统的辨识器采用变形Elman动态神经网络进行系统辨识。给出了该系统的结构、原理及工作流程,通过仿真实验证明该系统的可行性和有效性。     

锌电解过程电流效率的模糊神经网络模型设计

针对锌电解过程参数关系的非线性,样本数据少,知识有限等特点,本文采用了一种五层结构的模糊神经网络建立电流效率与酸锌比、电流密度的关系模型;为避免神经网络学习过程陷入局部最小,首先聚类产生网络的初始值;然后通过一种基于模糊逻辑的启发式学习算法对神经网络进行训练,提高收敛速度;仿真结果表明了这种模型的有效性.     

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。     

Image segmentation algorithm based on high-dimension fuzzy character and restrained clustering network

An image segmentation algorithm of the restrained fuzzy Kohonen clustering network （RFKCN） based on high- dimension fuzzy character is proposed. The algorithm includes two steps. The first step is the fuzzification of pixels in which two redundant images are built by fuzzy mean value and fuzzy median value. The second step is to construct a three-dimensional （3-D） feature vector of redundant images and their original images and cluster the feature vector through RFKCN, to realize image seg- mentation. The proposed algorithm fully takes into account not only gray distribution information of pixels, but also relevant information and fuzzy information among neighboring pixels in constructing 3- D character space. Based on the combination of competitiveness, redundancy and complementary of the information, the proposed algorithm improves the accuracy of clustering. Theoretical anal- yses and experimental results demonstrate that the proposed algorithm has a good segmentation performance.     

AN INTELLIGENT CONTROL SYSTEM BASED ONRECURRENT NEURAL FUZZY NETWORK AND ITS APPLICATION TO CSTR

In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes.     

基于模糊集的神经网络景象匹配算法

将神经网络思想引入到景象匹配,提出了基于模糊集的神经网络景象匹配算法。该算法将图像模糊集作为特征空间,尝试了在模糊域中采用神经网络学习算法进行精确寻优。实验结果表明,设计的算法不但较好的满足了景象匹配系统对算法的性能要求,而且比传统算法具有更高的抗干扰能力。     

自组织的神经网络方法和群落生长模型研究

本文在研究神经网络自组织方法的基础上,通过模拟生物群落演化的动态机制,提出了一种新的自组织模型GGM,在GGM中,我们利用聚类中心的动态增生和消亡,使自组织学习调整直接局部化到单个聚类中心,从而避免了全局一局部调整的模拟退火训练过程,大大地提高了自组织学习的速度和适应能力.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于模糊约束的贝叶斯网络参数学习

针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题，提出一种模糊最大后验估计方法，该方法将模糊理论引入到参数学习中，通过对约束效力的度量，利用隶属度函数来确定超参进行学习，以提高约束使用的准确性。实验证明，所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外，将所提方法应用到网络安全评估中，将通用漏洞评分系统作为专家先验参数，结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后，通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。     

基于三阶段RBFNN学习算法的复杂样本分类研究

以提高径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的分类能力为出发点,把衰减半径聚类的思想与误差平方和准则结合起来,提出了RBFNN三阶段学习算法。该算法先利用动态衰减半径聚类确定隐节点的初始结构,再由误差平方和准则进行中心点微调,并用类内类间距确定径基宽度,最后采用伪逆法训练隐层与输出层间的连接权重。给出了算法的具体步骤,并通过Iris和WINES数据集的仿真实验,证明该算法确实具有较强的分类能力。     

自适应T-S型模糊径向基函数网络

针对T-S型模糊推理系统的模型参数辨识问题,充分利用模糊推理系统的可理解性与神经网络的学习能力,提出一种自适应T-S型模糊径向基函数网络。为设计满足精度要求的最小结构神经网络,在对网络学习动态进行分析的基础上,给出了网络拓扑结构的动态构造学习算法。在不需要任何先验知识的情况下,能够根据任务复杂度和学习进度进行网络隐层节点的自适应增加、合并和删除操作。将该网络应用于非线性函数逼近问题,取得较好的效果。     

基于集成智能方法的电力短期负荷预测

将自组织(SOM)和反向传播(BP)两种神经网络结合起来, 并使用模糊理论, 建立了一种基于集成智能方法的日负荷预测智能模型, 该模型首先利用SOM网络的竞争学习能力将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别. 然后, 把温度、日类型等不确定性扰动因素分离出去, 利用BP算法的非线性函数逼近功能, 完成电力负荷的基本分量部分的预测工作. 在处理温度、天气情况、日类型等不确定因素对负荷的影响时, 采用模糊逻辑理论对负荷基本分量进行修正. 提出了一种基于进化树的自组织神经网络算法(SOETA), 该算法是一种无监督基于二叉树的自组织特征映射网络模型, 采用进化思想进行无监督学习, 具有灵活的拓扑结构和精确的模式识别. 本文以2007年厦门市的电力负荷数据为例, 试验结果表明, SOETA+BP+模糊理论的预测精度最优, 有效提高了电力短期负荷预测精度.     

Fuzzy neural network image filter based on GA

A new nonlinear image filter using fuzzy neural network based on genetic algorithm is proposed. The learning of network parameters is performed by genetic algorithm with the efficient binary encoding scheme. In the following, fuzzy reasoning embedded in the network aims at restoring noisy pixels without degrading the quality of fine details. It is shown by experiments that the filter is very effective in removing impulse noise and significantly outperforms conventional filters.