基于混合神经网络的模糊辨识方法

提出一种简明而有效的基于混合神经网络的模糊辨识方法．与现有方法不同,该模糊辨识方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的三层神经网络来实现．实验结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并具有较高的计算效率和精度．     

基于SOM网络的上市公司聚类分析

针对现有上市公司聚类模型（如传统的统计方法和近年来出现的模糊模型）实际聚类效果并不理想的问题，引入了自组织特征映射神经网络方法，为了说明该方法的可应用性，建立了上市公司聚类指标体系，并在实际数据样本的基础上，利用自组织特征映射神经网络方法对上市公司进行了分类评价．通过对其结果进行分析，证实了该方法能有效地解决这一问题．     

T-S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法．仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数．     

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.     

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。     

模糊-神经网络技术及其用于结构主动控制的仿真研究

提出了一种基于神经网络调整规范化因子的模糊一神经网络控制策略，并以表面布置压电片的梁结构为控制对象进行了仿真．实验结果表明，该控制策略适用于不精确被控对象模型和非线性系统的控制．模糊-神经网络技术及其用于结构主动控制的仿真研究@蒋式勤@陈海洪     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。     

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．     

Application of Dynamic Self-organizing Fuzzy Neural Network in Dynamic System Based on SVD ILS and EKF Algorithm

提出了将奇异值分解_总体最小二乘法（SVD_TLS）及扩展卡尔曼滤波（EKF）相结合的动态自组织模糊神经网络．首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义;其次,用EKF算法学习非线性参数,SVD_TLS算法学习线性参数的同时提取重要模糊规则;最后,通过典型的Machey-Glass时间序列预测实例验证SVD_TLS及EKF相结合的动态自组织模糊神经网络（STE_DSFNN）,同时与DFNN、ANFIS及UKF_IFNN相对比,结果表明STE_DSFNN网络结构更紧凑,具有更好的泛化能力．     

基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

非线性系统建模的复合型模糊神经网络研究

针对非线性系统建模问题,提出了一类由函数逼近和规则推理网络构成的复合型模糊神经网络,其规则网络基于过程先验知识用于对操作区间的划分,而函数网络采用改进型模糊神经网络结构完成非线性函数逼近。采用一类非线性函数模型进行了仿真研究,结果表明,复合型模糊神经网络较之普通模糊神经网络在建模收敛速度和预测精度等方面都有较大的改善。     

企业市场占有率预测神经网络模型

目的研究一种与背景无关,能直接模拟市场选择机制的新的预测市场占有率模型。方法 以神经网络技术为基础来建立模型,采用单隐层神经网络结构,以反向传播算法训练神经网络。结果与结论通过与常用的市场占有率预测模型进行数值计算比较,新模型的预测精度高,可靠性强,使预测效果能得到明显改善。     

降雨条件下城市快速路车速模糊神经网络预测方法

为了提高降雨条件下快速路车速短时预测的准确性,考虑到各影响因素的模糊性以及影响作用非线性变化特点,提出了一个以交通量、占有率和降雨量为输入,以车速为输出的模糊神经网络预测方法.利用上海市快速路的交通流与气象数据确定了最优模型结构,并与自回归积分滑动平均模型、反向传播神经网络模型和支持向量机模型进行对比分析.该方法的预测均方根误差为3.05km·h-1,预测平均误差为3.95%,均优于其他3种方法.     

基于模糊神经网络的道路毁损程度评价方法

为深入研究道路毁损程度评价问题,将模糊理论与人工神经网络技术结合起来,提出了基于模糊神经网络的道路毁损程度评价方法。确定道路毁损程度评估的3个指标,并通过样本学习训练,获取评价专家的经验知识和直觉思维。将训练好的网络用于316国道震后某路段的毁损程度评估,并与已有评价方法的评估结果相比较。结果表明,采用模糊神经网络对道路毁损程度进行评估可降低评价过程中的人为因素影响,保证评价结果的客观性,提高评估效率。     

一种模糊神经网络的硬件电路优化设计方式

为提高模拟电路实现模糊神经网络的精度,通过对模糊神经网络中的高斯函数电路、求小电路以及去模糊电路分别进行性能优化,从整体上达到模拟电路实现模糊神经网络中高精度、高速的特性要求.所设计的模糊神经网络整体电路采用电压模式实现,并通过逼近一个非线性函数来验证.所设计的模拟单元电路均采用TSMC 0.18 μm工艺参数设计完成.通过Cadence软件仿真,结果表明:在1.8 V的工作电压下,所提出的改进型单元电路具有精度高、结构简单、便于调节和扩展的特性,并且能够完整地实现模糊神经网络的控制.     

基于LM算法的相关模糊神经网络及其应用

针对输入变量相关性较高的非线性建模模型,经典模糊神经网络算法存在收敛速度缓慢、模糊规则数大、陷入局部最小值的问题。提出一种基于LM算法的相关模糊神经网络模型;该模型基于聚类思想,构建多变量高斯模糊隶属度函数,将其表示为不可分离的模糊关系来处理相关变量模型;再采用LM优化算法,通过Hessian矩阵和一阶梯度向量同时调整网络参数;并引入Cholesky定理缩减网络参数个数。应用LM算法的模糊神经网络模型实验结果表明,可以加快收敛速度、减少模糊规则数,比经典的模糊神经网络有更好的预测精度。     

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。     

求解具有约束的l1-范数问题的神经网络模型

提出了一个解约束最小 l₁-范数问题的单层神经网络模型。与已有神经网络模型相比,提出的模型所需神经元数少且层数少。通过引入 Lyapunov 函数,证明了该模型的稳定性和收敛性。数值试验结果表明所提出的模型具有良好的性能。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.