基于T-S模型的模糊神经网络

一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。前件网络用来匹配模糊规则的前件，它相当于每条规则的适用度。后件网络用来实现模糊规则的后件。总的输出为各模糊规则后件的加权和，加权系数为各条规则的适用度。所提出的模糊神经网络具有局部逼近功能，且具有神经网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。给出了调整规则后件参数及前件隶属度函数参数的学习算法，举例说明了它的逼近性能。     

基于概率模糊逻辑的蛋白质信号网络推断方法

提出了一种基于概率模糊逻辑来推断蛋白质信号网络的建模方法,能够同时处理蛋白质信号网络中的随机性和模糊性.采用概率模糊规则建立蛋白质之间的因果关系参数模型,并利用模糊后件分布函数族的差异程度来度量因果关系的强度,进而推断蛋白质之间的因果关系.在模拟数据和人体T细胞实验数据集上的测试结果表明,该方法为蛋白质信号网络建模提供了一种有效的方法.     

基于混合混沌搜索方法的多层递归模糊神经网络建模

提出了一种多层递归模糊神经网络（MRFNN）,并提出混合混沌搜索方法用于网络学习。该网络融合了T—S模糊模型．在隶属函数层和规则层有局部反馈连接。网络的学习分为结构学习和参数学习两部分。结构学习确定隶属函数层和规则层的节点数;参数学习由混合混沌搜索方法完成,利用混沌搜索优化前件参数。同时利用最小二乘法实现后件系数更新。对非线性系统辨识进行,仿真实验并对连续搅拌釜式反应器系统建模。结果表明：本文方法能够有效捕捉系统的动态特性。所建模型具有良好的精度。     

具有模糊联想神经网络的自组织模糊控制器

在分析了几种用神经网络实现的模糊控制器不足的基础上，提出一种用模糊联想记忆神经网络实现的自组织模糊控制器；该控制器由２个模糊联想记忆神经网络分别记忆校正规则表和修正控制规则表，并通过网络权值矩阵的在线修正完成控制规则的实时修正。模糊推理则由网络的自联想功能完成。     

一种自组织模糊神经元网络控制学习方法及其应用

提出一种自组织模糊神经元网络控制学习方法,该方法由自组织模糊神经元网络（ＳＯＮＦ）和基于径向函数网络（ＲＢＦ）组成,具有自适应和自学习的特点。     

基于二级结构的智能控制

本文研究了一种新的智能控制器，它有二级构成，第一级由神经元网络作为控制器，第二级由模糊决策确定网络学习参数，算法具有学习功能，与ＰＩＤ相比，该控制器控制效果也较好。     

基于在线密度聚类的潜艇悬停自适应模糊建模

针对潜艇悬停过程这一时变、强耦合和不确定性的复杂非线性多输入多输出(MIMO)被控对象,提出了一种基于密度定义的聚类方法提取样本数据模糊规则、建立实常数值后件模糊模型的模糊自适应建模方法.通过密度聚类在线提取样本数据输入输出变量间的内在规则,确定被控对象合理的模糊模型结构;用前馈模糊神经网络结构表示模糊系统规则后件,并采用一阶梯度算法对实常数后件参数进行在线辨识.对潜艇悬停控制过程进行的仿真实验证明了该方法的有效性.     

利用神经模糊系统从数据中挖掘模糊逻辑

提出一种利用神经模糊系统从实验记录的曲线或者数据中挖掘模糊逻辑规则的方法。首先根据生产控制系统的实验记录的曲线或者数据,初步确定一个“if…then”模糊逻辑规则模型;然后利用具有非线性特性的神经网络和模糊推理中的模糊逻辑运算,构造了一个神经模糊系统;通过有导师的误差反向传输学习,将训练后的神经模糊系统的网络联接权的变化结合为模糊逻辑规则的变化和修改,从而实现了从实验记录的曲线或者数据中推理、归纳的模糊逻辑控制规则。     

多输入多输出复杂过程的模糊建模

针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模糊规则后件参数学习算法是收敛的、所建模糊模型能够以要求的精度逼近已知的实验数据。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有较好的泛化能力     

模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用

提出一种模糊神经网络的自适应控制方案，给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法（ＦＬＡ），通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值，实现了模糊逻辑规则的自动更新，经仿真结果和倒立摆控制表明，这类自适应控制具有良好的控制性能。     

一种基于模糊CMAC自学习模糊逻辑系统及其在控制中的应用

把HCMA（Hyperball Cerebellar Model Articulation Conroller)与模糊逻辑理论有机结合起来，形成FHCMAC（Fuzzy HCMAC)，它便于从输入输出数据中提取模糊规则，直接用作控制器。可以将FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统，兼有HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点，即可以较容易表达定性或模糊的经验知识，又具有很好的学习性能，应用仿真实例验证了其有效性，该方法可应用于难以获取模糊规则的吻合。     

基于模糊神经网络的机械手自适应控制

单纯的神经网络和单纯的模糊系统具有各自的优点和缺点,模糊神经网络是两者的结合,它可吸取两者的优点而达到更优良的性能。这里提出了一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。在利用常规控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的反向传播算法对参数进行在线的自适应调整。该方法用于机械手的跟随控制,两个模糊神经网络分别用于主回路控制和对象的逆模型,最后得到了优于样本控制器的跟踪控制效果。     

基于密度聚类补偿模糊神经网络的建模方法

补偿模糊神经网络是综合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。提出了将密度聚类算法运用到补偿模糊神经网络的输入模糊化和规则提取中。通过该方法对非线性系统的建模,仿真结果证明改进后的网络在提取规则、误差精度、收敛速度等方面均优于传统补偿模糊神经网络。     

智能压路机压实模糊神经网络控制及仿真

将模糊系统与神经网络相结合,提出了一种由模糊化层、模糊推理层和清晰化层组成的模糊神经网络结构,并将其用于智能压路机压实控制.针对振动压路机的压实性能要求,采用钟型函数作为隶属度函数,通过计算规则重要度来提取模糊推理层规则群中比较重要的规则,运用补偿模糊神经网络的学习算法解决参数的自动调整问题.把工程实践中得出的模糊控制规则表作为训练模糊神经网络的样本,仿真结果表明该模糊神经网络控制器具有在误差限度范围内的泛化能力.     

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。     

用模糊ART神经网设计自适应调色板

本文分别采用模糊ＡＲＴ神经网和模糊ＡＲＴ神经网的变体设计了自适应调色板。文中通过实验证明，模糊ＡＲＴ神经网设计灵活，且客观映射误差有比较明显地改善；同时，通过负模糊度概念的引入，构筑模糊ＡＲＴ神经网的一种变体；负模糊ＡＲＴ，进而从实验上证明了负模糊ＡＲＴ，以较少的类别数可得到较佳的视觉效果。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统

针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题,将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器,该控制器不仅具有定性知识的表达能力,而且具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人"手-眼"视觉伺服系统的控制中,取得了很好的控制效果。     

神经模糊网络自适应模糊控制研究

提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 NFN网络在动态过程控制中的应用