修剪技术与参数调整的动态模糊神经网络设计

提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络.其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度.这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法.最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性.仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度.     

基于Kalman／UKF组合训练神经网络的初始对准方法

针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。     

神经网络结构的递归T—S模型模型

提出一种新的递归T－S模型（Takagi-Sugeno模型）的模糊神经网络结构（TSFRNN），利用动态BP（DBP）算法来学习训练神经网络的参数，通过与通常的多层前馈神经网络结构的T－S模糊神经网络（TSFNN）的对比仿真实验，说明在非线性系统建模方面TSFRNN比TSFNN更加优越。     

基于免疫算法自调节变异率的FNNC参数优化及其应用

针对复杂钢坯加热过程，提出了一种自调节变异率的免疫进化模糊神经网络控制（IE—FNNC）算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型；然后基于该模型，采用规则优化算法，确定模糊神经网络控制器（FNNC）的最佳规则数；最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解，采用自调节变异率的免疫进化（IE）算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力，仿真结果证实了其有效性。     

基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究

为了提高燃料电池的发电性能，直接甲醇燃料电池（DMFC）堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法，避开了电堆的内部复杂性；在控制过程中，将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型，采用一种改进的模糊遗传算法（FGA）在残对神经模糊控制器的参数进行自适应调整。采用最近邻聚类算法小（NNCA）对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中，将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较，结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

多输入模糊神经网络及其应用

为了提高神经网络的训练速度和泛化能力 ,同时解决一般模糊神经网络由于输入增多而导致模糊规则膨胀的问题 ,提出了多输入模糊神经网络的结构和算法。此算法用取大取小运算部分代替网络的积和运算 ,同时提出一种获取重要规则的方法。最后将多输入模糊神经网络应用于建筑投标报价系统。仿真结果表明 ,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力。     

遗传算法在模糊系统优化设计中的应用研究

在模糊系统的变节点自适应模糊神经网络实现的基础上，提出一种混合GA优化算法。该算法采用混合编码策略，利用GA对模糊规则和隶属函数同时优化，而对结论参数则用最小二乘法估计。算法综合了GA强大空间搜索能力和传统优化方法的快速收敛和高精度的优点，在保证全局优化能力的条件下，综合考虑了模糊控制器的复杂程度、训练速度和控制精度。仿真结果及应用表明了该算法的有效性。     

模糊系统的一种结构设计方法及经济系统应用

针对模糊系统的特点,根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计.现有的模糊系统设计方法大多只能训练系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定.利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定.利用该方法在非线性经济系统进行仿真,并与BP神经网络的预测结果进行比较,证明该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。     

基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统及应用研究

针对现存神经模糊系统中存在的问题,提出了基于自适应混合变异进化策略的神经模糊系统采用改进的最近邻域聚类算法对输入空间进行模糊聚类,确定模糊规则数以及模糊规则前件,这样做精简了模糊规则,不会因输入变量的增加而造成"维数灾难”;采用自适应混合进化策略确定模糊规则的后件,明显提高了算法的收敛速度和精度.将本文提出的基于自适应进化策略的神经模糊系统用于某炼油厂航煤干点的软测量建模,结果表明,该系统具有结构简单、建模精度高、泛化能力强等优点.     

基于多传感器行为融合基础上的AGV导航研究

详细分析了AGV导航系统的基本行为，并建立了避障行为、目标跟踪行为、沿墙壁行驶行为和紧急停止行为的模糊规则。在此基础上，构建基于多传感器的行为融合的导航系统，并用模糊神经网络对上述规则进行学习，仿真结果表明该行为融合可获得很好的导航效果。     

基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真

研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。     

Ant colony optimization algorithm and its application to Neuro-Fuzzy controller design

An adaptive ant colony algorithm is proposed based on dynamically adjusting the strategy of updating trail information.The algorithm can keep good balance between accelerating convergence and averting precocity and stagnation.The results of function optimization show that the algorithm has good searching ability and high convergence speed.The algorithm is employed to design a neuro-fuzzy controller for real-time control of an inverted pendulum.In order to avoid the combinatorial explosion of fuzzy.rules due to multivariable inputs,a state variable synthesis scheme is emploved to reduce the number of fuzzy rules greatly.The simulation results show that the designed controller can control the inverted pendulum successfully.     

车载DR导航的非线性滤波方法研究

针对扩展卡尔曼滤波方法(EKF)用于车载DR导航系统滤波中存在的一些缺点,将一种新的滤波方法—UKF滤波方法用于车载DR导航系统的非线性状态估计中。该滤波方法与EKF方法相比具有容易实现和滤波精度高的特点。通过非线性状态估计UKF方法大大提高了导航系统的精度。为了检验其有效性,将这两种方法分别对车载DR导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明UKF方法优于EKF方法,是一种理想的车载DR导航非线性滤波方法。     

Hybrid approach for fuzzy system design

A hybrid approach for fuzzy system design based on clustering and a kind of neurofuzzy networks is proposed. An unsupervised clustering technique is firstly used to determine the number of if-then fuzzy rules and generate an initial fuzzy rule base from the given input-output data. Then, a class of neurofuzzy networks is constructed and its weights are tuned so that the obtained fuzzy rule base has a high accuracy. Finally, two examples of function approximation problems are given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

Unscented extended Kalman filter for target tracking

A new method of unscented extended Kalman filter (UEKF) for nonlinear system is presented. This new method is a combination of the unscented transformation and the extended Kalman filter (EKF). The extended Kalman filter is similar to that in a conventional EKF. However, in every running step of the EKF the unscented transformation is running, the deterministic sample is caught by unscented transformation, then posterior mean of nonlinearity is caught by propagating, but the posterior covariance of nonlinearity is caught by linearizing. The accuracy of new method is a little better than that of the unscented Kalman filter (UKF), however, the computational time of the UEKF is much less than that of the UKF.     

基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪

针对大地坐标系下,超视距目标状态方程和量测方程复杂的非线性,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的超视距目标跟踪。Unscented卡尔曼滤波通过设计少量的σ点,并计算这些σ点经由非线性函数的传播,从而获得滤波值基于非线性系统方程的更新。由于Unscented卡尔曼滤波无需像Extended卡尔曼滤波那样求状态方程和量测方程的雅可比矩阵,给计算带来了极大的方便。数值仿真结果表明,所给出的方法是可行而有效的。     

高动态GPS载波跟踪算法研究

为了寻求更好的高动态GPS载波跟踪解决方案,设计了适于高动态环境的基于参数估计的载波跟踪环路,分析了高动态GPS载波跟踪系统模型,比较了EKF、UKF和PF三种滤波算法的参数估计性能。在此基础上,完成了基于EKF、UKF和PF的载波跟踪环路的设计,并以JPL提出的高动态模型为例进行仿真验证。仿真结果表明,虽然这三种算法均能实现对高动态信号的精确跟踪,但总体而言,基于PF的载波跟踪环路具有更好的动态适应能力。另外,鉴于高动态GPS接收机应用场合的特殊性,又对PF滤波算法在非线性、非高斯GPS载波系统的假设下进行了仿真验证,结果显示了应用粒子滤波算法解决非高斯噪声干扰载波跟踪问题的可行性。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。