模糊神经网络的若干进展

文章对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科——模糊神经网络进行了综述，分析了所取得的主要成果及其特点，并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多阿题。对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义。     

温室环境神经网络建模与自适应模糊控制算法研究

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．     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关，该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择．在构建该神经网络时，最优超盒形状系数的确定比较困难，故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法，取消了超盒形状系数对扩张过程的限制，以是否包含其他类样本为超盒扩张条件．实验结果表明，使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单，对模式分类的效果更好．     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

容错神经网络及其设计方法研究

分析了神经网络容错性的特点及研究现状，提出了容错神经网络的基本概念；研究了容错神经网络的学习算法；最后给软件仿真结果。     

前馈神经网络灵敏度分析及降低方法

神经网络的灵敏度是网络重要性能之一，通过分析前馈神经网络的灵敏度，并针对离散情况，提出了一种降低灵敏度的方法，给予理论证明，仿真结果表明，这种方法不仅可以降低网络的灵敏度，而且大大改善了网络的输出精度。     

粗糙神经网络方法及其在HSV疗效分类上的应用

引进了一类粗糙神经网络算法，研究了其性质、特点，并应用该算法对用高选择迷走神经切断术（HSV）方法治疗后的十二指肠溃疡病人的疗效进行分类。结果表明，该算法较粗糙集算法明显提高了分类正确率。粗糙神经网络算法具有极高的应用价值及应用前景。     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

小波神经网络研究进展及展望

关于步波分析与人工神经网络结合的研究,近些年来已成为信号处理学科的热点之一,已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文。小波变换具有良好的时频局部性质,神经网络则有自学习功能和良好的容错能力,小波神经网络（ＷＮＮ）由于较好地结合了两者的优点而具有强大的优势。作者较系统地综述了小波神经网络的研究进展,讨论了小波神经网络的主要模型和算法,并就其存在的一些问题,应用与发展趋势进行了探讨。     

遗传算法在前馈神经网络中的应用

比较了遗传算法和神经网络的特点，对于将遗传算法用于前馈神经网络的可能性进行了研究，并给出了应用实例；同时提出了一种构造变长染色体用于神经网络演化的方法，并描述了作用于变长染色体上的遗传操作机制。     

模糊神经网络技术

本文论述了近年来受到普遍关注的模糊神经网络技术的优点,详细叙述了模糊神经网络的融合方式及其特点,并且介绍了两种典型的算法结构和具体的实现过程,最后指出了研究中有待解决的问题.     

板球系统的模糊神经网络控制算法研究

针对具有非线性特性的控制系统，提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出，该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面，更能适应复杂多变的非线性准确控制；补偿模糊神经网络算法在训练时，具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关,该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择.在构建该神经网络时,最优超盒形状系数的确定比较困难,故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法,取消了超盒形状系数对扩张过程的限制,以是否包含其他类样本为超盒扩张条件.实验结果表明,使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单,对模式分类的效果更好.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

一种基于前馈神经网络的火灾探测方法

讨论了基于模拟量探测器和前馈神经网络的火灾探测方法。以光学感烟、半导体感温、离子感烟和湿度模拟传感量为输入，以火灾概率和阴燃火灾概率为输出量对前馈神经网络进行训练，不仅可提取火灾环境的有效特征，而且可以提高检测算法的可靠性。     

模糊神经网络识别方法

本文提出了一种新的模糊神经网络分类器,它结合了神经网络和模糊系统的优点,在使用神经网络结构的同时又用模糊理论来处理模糊和非模糊的信息。新网络在处理分类问题时,对畸变和噪声有较好的容忍性。本文还给出了用网络识别数字和印鉴的例子。     

基于遗传算法的分布结构模糊神经网络

提出了一种用于模糊系统建模和分析的分布结构模糊神经网络,这种网络将所有输入变量的从属度与各输出变量的从属度通过分布结构独立对应起来,利用遗传算法得到网络的权与输入变量的从属函数最优化参数,最后给出计算机模拟结果。     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.