模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用

模糊神经网络是模糊系统和神经网络的有机结合,它吸取了两者的优点.给出了两个具体的模糊神经网络结构以及相应的学习算法;介绍了利用模糊神经网络建立T-S模糊模型的方法;讨论了基于T-S模糊模型的控制系统分析和设计.     

一种基于模糊神经网络的ncRNA基因预测方法

提出了一种基于模糊神经网络的ncRNA基因预测方法.该方法由预处理、具有结构学习的模糊神经网络预测器、后处理3个部分组成.预处理模块将比对后的输入序列进行滑动窗处理,并顺序提取有效的特征信息.模糊神经网络预测器采用了基于Takagi-Sugeno模型的5层模糊神经网络结构,通过输入层、模糊化层、点火强度层、归一化点火强度层、输出层的计算,得到预测结果;并进一步给出了一种模糊神经网络的结构学习算法,可有效地降低参数空间的维度,提高计算效率,并避免过学习情况的产生.后处理过程可对有交叠的预测结果进行拼接.实验结果表明,较之其他预测工具,本方法的ncRNA基因预测精度有所提高.     

基于粒子群优化的网络安全态势要素获取

针对网络安全态势感知中态势要素获取困难问题,给出一种基于粒子群优化的网络安全态势要素获取模型.在获取模型中,引入模糊技术对输入的历史态势要素集进行模糊化预处理后,转化为模糊逻辑规则,映射到神经网络层与层之间,以提高神经网络的学习能力.利用粒子群优化算法优化神经网络的连接权以提高神经网络的学习精度和速度.仿真实验结果表明,该模型是一种有效可行的态势要素提取技术,并具有较好的泛化能力.     

面向防汛减灾VR-GIS的汛情虚拟场景演进方法研究

基于模糊神经网络和面向对象方法,对汛情虚拟场景及实现方法进行了研究,提出了基于模糊联想记忆网络FAM的汛情场景演进模型EFSM.EFSM采用多层模糊联想记忆网络,避免了大规模复杂数学计算,有效解决了防汛减灾VR-GIS平台的关键问题.     

模糊混沌神经网络的构建方法研究

基于混沌神经网络的构建过程,提出一种构建模糊混沌神经网络(FCNN)的方法,在介绍了BP算法及混沌神经网络概念的基础上,给出了混沌BP算法,并提出了基于混沌BP算法的模糊混沌神经元的动态模型,从而构建模糊混沌神经网络。主要讨论所构建的模糊混沌神经网络的模糊特性、耗散性和李亚普诺夫性能指标。给出了模型具有模糊特性的几个特征,以及满足耗散性和混沌特性的条件。仿真实验表明所提出的模糊混沌神经元模型既具有模糊特性又具有混沌特性。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

类模糊神经网络与非线性系统的在线控制

以实现非线性动态系统的在线控制为目的,提出了一种具有隐层数少、运算简便和逼近能力强等优点的神经网络－类模糊神经网络,并就非线性动态系统的在线控制给出了基于类模糊神经网络控制的选择记忆算法,使谤类非线性系统的在线控制问题得以解决。     

基于浮点数编码GA的T—S模型的模糊辨识方法

提出了一种基于浮点数编码遗传算法学习Ｔ－Ｓ模糊模型的辨识方法。对十进制浮点数编码的遗传算法进行了研究,融合和改进了一些遗传操作,并利用浮点数编码ＧＡ对Ｔ－Ｓ模糊模型为对象建立模糊神经网络中的参数进行估计。仿真给出了满意的结果。     

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.     

基于动态模糊神经网络的入侵检测系统

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法--动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系.该系统在实际应用中收到了较好的效果.     

一种混合模糊联想记忆网络

本文改进了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ提出的最大最小联想记忆网络的模糊Ｈｅｂｂ关系编码规则,给出了一种新的学习算法,新算法克服了Ｋｏｓｋｏ．Ｂ算法的缺陷,在一定条件下,本文的学习算法能将模式对完整地联想出来．另外,本文在分析网络的容错性及稳定性的基础上,提出了一种五层混合模糊联想记忆网络,五层混合网络具有良好的联想容错能力．实验结果表明,本文的学习算法及混合网络是有效的．     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。     

大功率人工神经网络模型研究

神经网络是可以对连续或断续式的输入作状态响应的动态系统。由于大、小功率的晶体管都可对连续或断续式的输入作状态响应 ,因而均可用来作为神经器件构造的基石。出于这一考虑 ,该文提出了功率神经网络的概念 ,基于功率神经网络 ,可以设计出神经变压器等全新的功率仪器设备。这些仪器设备的特点是体积小、重量轻、效率高 ,且具有学习、自适应、容错、记忆等智能功能     

变结构模糊神经网络控制及其学习规律研究

提出变结构模糊神经网络控制及其学习算法,并对变结构模糊神经网络学习规律进行研究,变结构模糊神经网络中的模糊化神经网络（Ｆ＿ＦＮＮ）、模糊推理神经网络（Ｅ＿ＦＮＮ）和模糊决策神经网络（Ｄ＿ＦＮＮ）都是结构可变的,可分开进行模糊隶属函数及模糊推理的学习,其学习过程符合人脑由粗到精的认识规律,学习收敛速度比一般模糊网络快,具有很好的适应性。     

一种模糊小脑模型神经网络及其仿真研究

在传统小脑模型的基础上,利用其特有的寻址方式,引入模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接受域函数,提出了一种模糊小脑模型神经网络。重点研究了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,该模糊模型具有良好的泛化能力和逼近精度,且可获得连续性强且有解析微分输出的复杂函数。     

基于神经网络推理的故障诊断专家系统

本文利用神经网络(NN)的知识并行处理、自学习及联想记忆等功能，建立了基于神经网络推理的专家系统论述了NN的结构、算法参数的确定、系统知识获取和离线／在线自学习功能，提出了NN数值推理和ES深层逻辑概念相结合的输入／输出转换机制与NN推理的解释机制．研究表明系统具有良好的实用性。     

基于规则的T-S模糊神经网络

该文提出了一种基于规则的Ｔ－ Ｓ模糊神经网络的结构和相应的算法。首先用自组织算法对学习数据进行聚类生成一组初始的模糊规则,然后用误差反传法细调网络参数,通过仿真验证,该模糊神经网络具有结构简单,拟合精度高等优点。     

一种新的FART分类器

提出了一类基于贴近度理论的模糊ART神经网络模型，简称为CBFART（Closeness Based Fuzzy ART）模型，将模糊数学中的贴近度（Closeness)和择近原则（Closest Principle)概念与自适应共振理论（ART）相结合，形成了一种新的网络模型。该模型的学习以匹配－委托循环为特点，网络分类遵循择近原则，补码编码、匹配－委托和快速委托－慢性重编码方案相结合，保证了网络学习的收敛性和稳定性，并可以做到一次性学习、提高了学习速度。文中对高维样本进行分类仿真，给出了仿真结果，分析表明该模型具有良好的聚类特性，能够稳定地对高维样本进行分类。     

一种改进的等误差自组织特征映射矢量量化算法

为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法。改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中,有效地提高了学习收敛速度。针对原算法搜索获胜码字时计算量较大的问题,改进算法通过不等式判决的方法,快速排除了大量的不匹配码字。实验结果表明,改进算法使码书设计的计算量得到明显的减少,而且码书的性能得到了提高。     

基于GD-FNN的药物注射系统辨识

针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络（GD-FNN）应于药物注射系统辨识。学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性。同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度。