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简要介绍了人工神经网络技术的含义,提出了基于神经网络技术的隶属函数求解方法,并用实例证明了该方法的实用性和可靠性. 相似文献
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模糊神经网络观测器在变压器状态监控中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
把模糊集合理论与神经网络技术相结合设计模糊神经网络观测器,并对变压器运行状态进行动态监控。基于神经网络技术克服了模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性的问题,隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。该方法实现了变压器运行状态监控中模糊规则的自动确定和隶属函数的动态调节,通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用模糊统计方法获得有限对离散的隶属函数关系,并用神经网络将此关系综合成连续函数表达形式。这一方法进一步完善了隶属函数的统计求法,丰富了经典插值方法,有利于模糊数学理论应用于希望实现并行处理的模式识别等研究领域。 相似文献
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基于神经网络的模糊综合评价 总被引:4,自引:0,他引:4
葛彩霞 《大连海事大学学报(自然科学版)》1997,23(3):96-99
在模糊系统理论与神经网络理论基础上,建立了一种基于神经网络的模糊综合评价模型,其合成运算采用加权平均算子,其隶属函数调整采用误差反传算法,并证明了这种算子的模糊综合评价神经网络能收敛到唯一的极小点,不咄了以三角模糊函数为尿属函数的模糊综合评价神经网络的隶属函数调整算法。 相似文献
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粗糙集理论在模糊神经网络中的应用研究 总被引:6,自引:5,他引:6
应用粗糙隶属度及粗糙神经0元对模糊神经网络进行讨论,得到了一种利用神经网络修正不完善粗糙规则的方法,以及一种粗糙模糊神经网络。以日本大阪湾的COD浓度为例,取得了良好的拟合及预测效果,从而具有广泛的应用前景。 相似文献
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高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感. 相似文献
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在设计模式分类器时,由于很难甚至不可能获得实现精确分类的所有必要的本质特征属性,使得在进行分类时出现模糊不确定性和粗糙不确定性并存的情况.基于模糊粗糙集理论,本文构建了一种模糊粗隶属函数神经网络FRMFN.该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力,在对加拿大Norman Wells地区的红外波段合成图像进行分类的测试中,显示FRMFN网络具有比相应RBF网络更好的分类精度,同时保留了RBF网络学习速度快的优点. 相似文献
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模糊神经网络在煤粉不同流态中的测量作用 总被引:1,自引:0,他引:1
利用模糊神经网络的学习功能和处理不确定情况的能力,合理划分煤粉在水平管道中的多种流动状态,解决煤粉流量的测量问题,并充利用工作经验和专家知识,大大缩知识网训练时间。 相似文献
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利用模糊数学方法及神经网络理论建立了混合联接算子γ-模型,给出了一个应用实例,为在实际中所遇到的高阶、大滞后、不确定性控制问题提供了一种可行的解决方案。 相似文献
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本文利用文献 [1 ]中提出的五层前馈式模糊神经网络及其修剪和调整方法 ,将单输入单输出网络推广到二输入一输出系统 ,仿真结果表明效果良好。图 5 ,参 5。 相似文献
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戴文战 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》1997,(2)
提出一种基于神经网络的模糊控制,其模糊化、模糊推理和模糊决策均由神经网络完成,并将用于模糊推理神经网络的输入节点由常规的27个减少到15个,减少了训练量。文末给出该模糊控制结构应用于典型环节的实时控制结果。 相似文献
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罗蓬 《贵州工业大学学报(自然科学版)》1996,(6)
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。 相似文献
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参数变化对Fuzzy ART神经网络特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述Fuzzy ART神经网络算法,对网络的权向量初值C,选择因子α,学习率β以及警戒阈ρ在网络学习过程中的作用进行了研究并给出相应的实验结果,为Fuzzy ART神经网络更好地用于识别模式提供理论依据。 相似文献
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变结构模糊神经网络控制及其学习规律研究 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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选用正态函数作为模糊变量的隶属函数 ,给出了基于Takagi_Sugeno模型的模糊神经网络的用于学习的性能指标 ,并对其性质进行了分析 .在此基础上将二阶段变半径随机搜索法用作模糊神经网络的学习算法 .这种方法简便易行 ,可使模糊神经网络达到较高的精度 .该文给出了神经网络记忆容量的定义并求出了基于TS模型的模糊神经网络的记忆容量 . 相似文献
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各种不同的神经网络的学习过程可以一种统一的方式来研究,进行模式识别时,通常是采用统计或语言的方法,本文提出在多数情况下,可以采用模糊数学的方法进行识别。 相似文献
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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. 相似文献
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温室环境神经网络建模与自适应模糊控制算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对华北地区的气候特点,通过对输出执行机构的调整,将温室的多输出变为模糊控制的单输出,从而很好地将模糊控制算法应用于温室环境控制中.同时,用神经网络对温室进行系统辨识,并且用该模型对这种新的模糊控制方法进行了仿真研究.结果表明,这种方法计算简单,适应性强,可以起到很好的控制效果. 相似文献
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提出了一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊神经网络的学习算法,采用 模糊C-均值聚类算法进行模糊神经网络模型的结构辨识,得出最优或次优的模 糊规则数,采用改进的遗传算法进行系数辨识。仿真结果证明该算法是可行和有 效的。 相似文献