模糊算子神经网络的函数逼近能力

研究模糊算子神经网络的函数逼近能力，首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络，又将其进一步推广为广义模糊算子神经网络，考虑这两种通用模型的代数结构和分析性质，给出其连续函数的一致逼近定理，其结论是传统神经网络逼近性质的推广，适用于由任何连续算子构成的多层神经网络（模糊神经网络）。     

一种用于非线性逼近的新型模糊神经网络

针对一般非线性映射的逼近问题，提出用分域逼近的通用算法来实现全局逼近，并据此构造了实现该算法的新型模糊模糊神经网络。通过仿真，将新型模糊神经网络和常用的BP和RBF两种神经网络进行比较。结果表明，该新型模糊神经网络的非线性逼近能力明显优于后两者，且权值具有明显的几何意义，设计难度相对较小，可用于解决复杂非线性函数的逼近问题。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

基于模糊神经网络的盾构造型器

本文介绍基于模糊神经网络的盾构选型器的原理，构成与特点，试验表明，该选型器具有很强的选型能力与自学习能力，同时系统操作维护方便有很好的实用价值。     

动态环境中基于模糊神经网络的机器人路径规划的一种新方法

动态环境中，移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题，提出了一种基于模糊要领的动态环境模型和在此模型基础上结合模糊神经网络的机器人路径规划方法。这种方法利用动态环境中物体的信息动态调整模糊神经网络的权值，加快整个神经网络的收敛速度，以达到对机器人的下一步动作进行动态控制的目的。该方法充分挖掘了应用人工神经网络、模糊推理解决移动机器人动态路径规划的潜力，通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规划能力。     

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。     

模糊神经控制器在全自动洗衣机中的应用

模糊逻辑和神经网络都是处理不确定性 (受控对象缺乏精确的数学描述或具有时滞非线性等复杂性 )问题的有效手段。但模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点 ,适合于直接表示知识。而神经网络具有模拟人脑形象思维的特点 ,具有学习 ,记忆 ,容错等能力 ,二者存在一定的互补性。将神经网络引入模糊逻辑控制器可以更好地提高控制系统的智能性。     

基于模糊ART—2的神经网络火灾探测系统

提出将ＡＲＴ－２神经网络与模糊系统串联而成的模糊ＡＲＴ－２神经网络系统并用于火灾探测，使其对火灾信号具有很好的聚类特性，实验结果表明，该系统比ＢＰ神经网络火灾探测系统具有更强的适应环境的能力，能够更快，更准确地探测各种标准试验火并具有很强的抗干扰能力。     

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。     

模糊神经网络在自动变速器电控系统故障自诊断中的应用

文章介绍了故障自诊断的步骤,针对自动变速器电控系统的特点,建立了故障征兆与故障原因映射列表,并应用基于模糊神经网络的故障自诊断方法,实现了对自动变速器电控系统故障的模糊诊断;并介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理;利用Matlab神经网络工具箱作为平台,进行测试样本仿真和试验,结果表明该诊断方法是行之有效的。     

模糊神经网络在陶瓷配料系统控制中的应用

将模糊控制和神经网络技术相结合 ,借助神经网络的学习能力和信息存储能力来实现模糊推理过程 ,并记忆和调整模糊规则 ,从而自动生成模糊控制规则 ,建立模糊神经网络。系统对模糊神经网络进行离线学习 ,将训练好的模糊神经网络用于在线控制 ,仿真结果表明 ,本文方法用于对陶瓷配料系统的控制 ,取得了无超调、无静差等令人满意的效果     

融合阴阳补偿理论的软计算故障诊断方法

应用软件计算方法,融合模糊理论,神经网络和遗传算法的优点,结合阴阳补偿理论设计一种用于柴油机振动故障诊断的新方法,该方法补了单独使用模糊方法或人工神经网络方法存在的规则数多和收敛速度慢等不足,其中推理系统采用的是模糊神经网络知识发现系统FNNKD（fuzzy neural network with knowledge discovery),应用该系统虽然花费的训练时间较长,但通过训练得到的系统参数可以达到全局最优,应用时,识别精度高而计算复杂度较低,通过CA10B汽车变速箱齿轮和轴承故障振动试验验证了该方法的可行性。     

模糊神经网络在信息系统安全评价中的应用

随着科技的发展信息系统也越来越复杂化,传统的方法已不能满足信息系统安全评价准确度的要求。为了能进一步提升信息系统安全评价的准确性,通过将模糊评价方法与BP神经网络方法相结合,提出了模糊神经网络综合评价方法。充分利用了模糊评价方法强的模糊性识别能力和BP神经网络的非线性处理能力,从而更为有效地对系统进行安全评价。实验结果验证了算法的有效性,并通过与模糊评价方法和BP神经网络方法进行对比验证了算法的优越性。     

基于规则的复合人工神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的新智能故障诊断专家系统,该系统使传统故障诊断专家系统和神经网络有机结合,并融合了模糊理论。系统增加了自学习机制,使知识获取容易,解释机制更灵活,因而使故障诊断系统更具灵活性和透明性。     

基于神经网络的摊铺机液压系统故障诊断方法

以摊铺机液压系统为研究对象,提出了基于神经网络的故障诊断模型。结合BP神经网络基本知识和摊铺机液压系统故障的特点,研究了诊断知识的获取方法,设计了摊铺机液压系统故障诊断网络的基本结构。通过与模糊理论相结合研究了输入输出特征向量表达和获取的具体方法,提高了故障诊断神经网络模型的实用性,并提出改进学习效率和动态BP算法可以提高故障诊断神经网络的性能。     

模糊Kohonen神经网络回热系统故障诊断

分析了汽轮机组回热系统12种典型故障及9种征兆参数的模糊处理,结合Kohonen神经网络的工作原理、诊断特征,提出了模糊Kohonen神经网络汽轮机组回热系统故障诊断模型.结果表明:该模型可以有效地进行回热系统故障样本模式的模糊量化处理,具有自学习功能、聚类能力强、运算速度快的优点,可以有效地对具有模糊性的单一故障和复合故障进行诊断,是一种适合于汽轮机组回热系统故障诊断的有效可行的方法.     

基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模型神经推理机制进行了深入的阐述,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输入参数。在板料拉深过程中,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制。     

模糊神经网络在压铸型浇注系统计算机辅助设计中的应用

在模糊联想记忆（ＦＡＭ）神经网络的基础上，构造了一个神经模糊控制器，论述了其Ｈｅｂｂ型相关学习过程；说明了它在浇注系统基本工艺参数设计中的预测作用，结合文献［１］的结果给出了应用实例。