温室温湿度遗传模糊神经网络控制仿真研究

利用模糊神经网络对温室夏季温湿度控制进行了仿真研究 ,同时为了克服BP算法收敛速度慢和局部极小这两大弱点 ,采用改进的遗传算法对网络的参数进行训练 ,从而为将模糊逻辑、神经网络、遗传算法三者有机地结合起来应用于温室环境控制的可行性提供了理论依据     

轮式机器人遗传模糊神经网络转向控制

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，使用基于遗传算法的模糊神经网络转向控制方法．首先建立车辆的神经网络模型，然后构造模糊神经网络控制器，再用遗传算法寻找模糊神经网络控制器的参数，最后提高控制器对速度变化的适应性．仿真表明，该方法可以对机器人的转向进行有效控制，效果良好，能适应各种不同速度变化，是一种有实用意义的控制方法．     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器的仿真

对遗传算法(GA)和模糊神经网络控制器的结构进行了说明.为了克服反向传播算法(BP)的缺点,通过遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化,亦即对模糊神经网络进行训练.用通过优化后的模糊神经网络控制器控制一个带有纯滞后的非线性对象,仿真结果证实了其性能较常规模糊控制器优越.     

一种改进的模糊调节神经网络及其应用

针对具有相同激励函数的隐层神经元非线性表达能力较差的情况,提出了一种改进的模糊调节神经网络,并利用遗传算法进行训练。该模糊调节神经网络包括模糊神经网络和三层前馈神经网络2部分,通过模糊神经网络间接调整前馈神经网络隐层激励函数参数,并用遗传算法同时对模糊调节神经网络的权值和模糊神经网络参数进行训练,从而增强了网络的表达能力。将模糊调节神经网络用于非线性量化因子模糊控制器参数的整定仿真结果表明,改进的神经网络比传统的神经网络拥有更大的自由度,具有更强的非线性表现能力,从而使非线性量化因子模糊控制系统具有更好的控制性能。     

基于模糊神经网络的参数自整定PID控制系统设计

利用多层神经网络构建模糊自适应PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，优化控制器隶属度函数，根据不同时刻的误差e和误差变化ec运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真实验表明，该控制系统具有优良的控制性能。此外，通过遗传算法对模糊神经网络的学习速率和惯性系数等进行了优化，为控制系统实现最优控制提供了有力保证。     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

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．     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

基于遗传算法的模糊神经控制器的设计与仿真

根据遗传算法和智能控制的特点,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器,遗传算法主要优化模糊神经控制器的隶属度参数和第三层的网络节点.对优化后的控制器进行了仿真比较研究.仿真结果表明,该控制器有较好的控制性能.     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

基于遗传算法的模糊神经控制器的设计与仿真

根据遗传算法和智能控制的特点,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器,遗传算法主要优化模糊神经控制器的隶属度参数和第三层的网络节点。对优化后的控制器进行了仿真比较研究.仿真结果表明,该控制器有较好的控制性能。     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

遗传算法模糊神经网络在列车驾驶中的应用

大城市交通问题迫切需要高效率的交通系统,这就要求在交通系统的控制中引入智能控制技术。本文介绍了模糊神经网络与遗传算法的特点, 分析了他们之间相互结合的可能性,并提出了基于遗传算法的模糊神经网络控制算法。该算法使模糊神经网络和遗传算法的优点很好地结合起来。本文还介绍了列车自动驾驶系统的概况,并将新算法用于此系统中。     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

PCR仪基于遗传算法的模糊神经网络的温度控制方法

分析了在PCR反应仪的温度控制过程中,由于升降温速度快,精度要求高,被控对象具有非线性、不确定性等因素．常规PID控制方法很难满足实际的要求。采用了一种基于遗传算法的模糊神经网络的温度控制方法,利用遗传算法训练模糊神经网络模型。试验表明。这种控制方法较好地达到了控制的要求。     

一种基于GA的模糊神经网络控制器设计及应用

结合模糊控制，神经网络，遗传算法三种方法的优点，提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器，并分析了其网络结构和离线学习的方法，遗传算法基于全局优化策略，避免了反向传播学习算法易陷入局部最优的缺陷，仿真实验和在汽车防抱死制动系统中的应用表明这种控制方案是有效的，可行的。     

基于遗传算法的模糊优选神经网络路面性能评价模型

针对现有路面性能评价方法的不足,在模糊优选神经网络模型的基础上,引入遗传算法,建立了基于遗传算法的模糊优选神经网络的路面使用性能评价模型.该算法采用遗传算法优化神经网络权值,再用神经网络对遗传算法搜索到的近似最优解进行微调,并将模糊优选模型作为神经网络的激励函数,使模型具有明确的物理意义.应用该模型对沈大高速公路部分路段进行评价,与其他模型的对比分析表明:该方法在评价精度和效率方面取得了良好的效果,是一种实用的高速公路路面性能评价方法.     

基于生态遗传算法的冲击地压预测模型

针对传统方法预测冲击地压存在的弊端,采用遗传算法设计的模糊神经网络做为预测模型,为避免传统遗传算法"早熟"问题而使用生态遗传算法对该模糊神经网络进行训练,选择Matlab7.01在PC机上实现该网络模型,并比较BP算法、传统遗传算法以及生态遗传算法这三种算法所训练的网络性能.仿真和实验结果显示生态遗传算法使网络具有良好的收敛性能,提高了冲击地压预测的准确性.     

新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统，难以实现实时、有效的在线控制．模糊控制吸收人的经验思维的特点；神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点；遗传算法是一种全局优化搜索方法，具有简单通用、适合并行处理的特点．笔者将三者有机地结合起来，在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法，并分析其网络结构和离线学习的方法，协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器，并使之用于脉冲GTAW焊仿真中，结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性．