模糊神经网络的若干进展

文章对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科——模糊神经网络进行了综述，分析了所取得的主要成果及其特点，并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多阿题。对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义。     

遗传算法模糊神经网络在列车驾驶中的应用

大城市交通问题迫切需要高效率的交通系统,这就要求在交通系统的控制中引入智能控制技术。本文介绍了模糊神经网络与遗传算法的特点, 分析了他们之间相互结合的可能性,并提出了基于遗传算法的模糊神经网络控制算法。该算法使模糊神经网络和遗传算法的优点很好地结合起来。本文还介绍了列车自动驾驶系统的概况,并将新算法用于此系统中。     

适用于励磁系统建模的模糊神经网络方法

基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将此FNN用于发电机的控制环节——励磁系统建模.仿真结果显示,FNN模型能够较精确地对实际系统进行拟合.     

模糊神经网络系统的信号处理

简要介绍了一种可“自动”处理模糊信息的模糊神经网络系统,这是由神经网络和模糊控制相结合的智能信号处理系统。     

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法--模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统(AIS)聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法.该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性.     

爆破专家CAD系统的开发研究

对爆破对象的确定与不确定性因素进行了分析,提出了不确定性因素的描述方法,构造了智能爆破设计系统中的模糊神经网络模型．并就系统与CAD的集成进行了分析．     

T-S模糊神经网络在冠心病智能诊断中的应用

 冠心病是一种最为常见的心血管疾病,近年来在中国的发病率与死亡率逐年升高,准确诊断和及时治疗是有效降低冠心病死亡率的主要措施。通过引入模糊系统的理论,在传统BP神经网络结构中加入了模糊层与模糊规则计算层,建立了T-S模糊神经网络模型。使用该模型对采集于克利夫兰诊所的297组数据进行分析预测,与传统BP神经网络预测结果对比显示,T-S模糊神经网络模型的平均准确率为82.93%,而传统BP神经网络的平均准确率为75.56%,表明T-S模糊神经网络模型在冠心病的智能诊断中具有较高的预测准确率。     

一个模糊神经网络诊断专家系统及其实现

回顾了故障诊断技术的发展历程，提出了智能故障诊断的新分类．编制了一个传统的通用故障诊断专家系统，指出了其存在的知识获取困难、二值逻辑不符合实际、系统容错性差等缺陷．为解决缺陷，构作了一个基于模糊神经网络技术的智能诊断专家系统，并用MATLAB语言实现，仿真结果表明，系统性能良好．     

爆破专家CAD系统的开发研究

对爆破对象的确定与不确定性因素进行了分析,提出了不确定性因素的描述方法,构造了智能爆破设计系统中的模糊神经网络模型,并就系统与CAD的集成进行了分析.     

带有参数自调整机构的多变量系统模糊神经网络解耦控制

在文献[1]的基础上,引入模糊神经网络和参数自调整算法,改善系统的智能,使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力.仿真结果表明,该方法能实现静态解耦,并提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性,改善了系统的性能.     

非确定性 TS 模糊神经模型鲁棒性的统计判据

非确定性情况下的鲁棒性是智能控制系统不可避免的一个问题．本文将ＴＳ模型的模糊神经网络表达加以拓展，提出并证明了一种基于信息论统计测度的鲁棒性描述判据，该判据是由模糊神经网络、子波变换和信息论统计测度３个部分组成，着重体现了神经信号处理、可变分辨率和随机信号处理的综合，这就为分析智能控制系统的鲁棒性提供了一种有效的数学形式．该结论有助于非确定性智能控制系统的建模与智能控制器的设计．     

一种自组织模糊神经元网络控制学习方法及其应用

提出一种自组织模糊神经元网络控制学习方法,该方法由自组织模糊神经元网络（ＳＯＮＦ）和基于径向函数网络（ＲＢＦ）组成,具有自适应和自学习的特点。     

基于神经网络的模糊控制系统的研究

从模糊理论和神经网络各自特点出发 ,详细讨论这 2大系统的联系和区别 .进一步将两者有机的结合起来 ,实现基于神经网络的模糊控制推理结构的设计 ,同时给出其设计的方法和步骤 .显示两者的结合是实现更完美智能控制系统的有效途径 .     

一种基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器

设计了一种新的基于模糊神经网络的自适应PID智能控制器,该系统利用模糊神经网络对被控对象进行模糊辨识,同时,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,从而实现PID控制的自适应和智能化。仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究

针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区，基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型，引入了遗传算法，提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型，对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策．该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构，又可加快网络的收敛速度，并能改善网络的全局寻优能力，是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展，同时更对松花江流域蓄滞洪区的优选提供了理论依据．     

Distribution Inventory Cost Optimization Under Grey and Fuzzy Uncertainty

0 IntroductionThe bullwhipeffect makes many parameters of supplychainbecome more uncertain[1].The customer demand andre-plenishment lead ti me are i mportant uncertain parameters insupply chaininventory system[2 ,3]. However , many researchesabout inventory control have made strong assumptions takingthe uncertain factors as stochastic[3-6]or deterministic parame-ters[2].These assumptions may make the models less realistic.The stochastic programming and fuzzy programming areusual uncertain pro…     

粗集理论及其在智能控制中的应用综述

对粗糙集理论的应用发展及其基本概念做了详细的描述,介绍了粗糙集理论在智能控制中的应用及发展趋势.重点阐述了它与模糊集、神经网络、遗传算法等软计算方法的融合,指出这些融合将为解决智能控制中的难题提供新的思路和方法.     

桥梁承载能力状态评估的模糊神经网络推理方法

在综合现有的状态评估理论方法的基础上,提出了基于层次分析的承载能力状态评估模型.结合模糊理论和神经网络技术,建立了一套基于监测信息输入的模糊神经网络推理系统框架,并利用模糊规则生成的规则库作为神经网络训练和学习的样本.利用实例验证了采用此智能评估技术进行承载能力状态评估的可行性和实用性.     

一种新的状态估计混合智能模型

为实现发电机状态维修,研究一种新的状态估计混合智能模型。设计了一种基于径向基信息神经网络和模糊推理的模型,阐述径向基信息神经网络的结构和训练算法,介绍一阶Sugeno模糊模型的5层结构,根据专家经验知识选择合适的模糊输入隶属函数和模糊逻辑推理规则,而结论参数采用递归最小二乘法辨识。该模型充分利用各种在线监测装置的监测数据,特别是可利用领域专家的实践经验和专业知识,实现发电机状态估计。