模糊联想存储器及自适应学习算法在地震预报中的应用

介绍了模糊联想存储器ＦＡＭ的基本结构、ＦＡＭ的自适应学习算法以及ＦＡＭ推理机的原理，并成功地将其用于地震预报专家系统中。其成果表现为：在知识获取方面，用积空间聚类的方法，自适应地产生地震预报规则；在推理方面，用ＦＡＭ推理机实现了对结构性语言经验的综合推理。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．     

模糊中医专家系统外壳－FESS的设计

ＦＥＳＳ是用ＴＵＲＢＯＰＲＯＬＯＧ２．０在ＩＢＭＰＣ／ＡＴ上研制的，应用于中医领域的模糊专家系统外壳．本文首先介绍ＦＥＳＳ的总体结构，接着叙述ＦＥＳＳ的核心部分─知识库组织及推理机制．     

自适应遗传算法优化模型小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络的隶属函数，提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模型小脑模型ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线，仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级，比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级，自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ学习速度比ＧＡ优化的速度快且乾化过程的振荡明显减小，仿真     

颈动脉狭窄MRA和彩色多普勒超声对照研究

分析和比较ＭＲＡ和ＣＤＦＩ诊断颈动脉狭窄的准确性，评估ＭＲＡ作为颈动脉影象检查的诊断价值．３５例颈动脉ＭＲＡ全部在Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｍａｇｅｎｔｏｍ Ｉｍｐａｃｔ１．０磁共振机器上扫描，ＭＲＡ扫描序列为２维时间飞跃技术。颈动脉狭窄均经ＣＤＦＩ确诊。ＣＤＦＩ用Ａｃｕｓｏｎ－１２８彩色双功能多普勒诊断仪。ＭＲＡ清晰地显示正常颈动脉的颈内动脉、颈外动脉及颈动脉分叉。轻度颈动脉狭窄ＭＲＡ表现为沿血管壁的信号     

基于自适应模糊神经元网络的电力短期负荷预测

利用模糊神经元网络（ＦＮＮ）进行电力短期负荷预测．给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化．ＦＮＮ采用ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ－Ｍｅａｎ－Ｓｑｕａｒｅ）算法，并用历史负荷数据进行训练．一经训练，网络就能应用于在线负荷预测．在预测过程中，权值按最近的负荷行为自适应调整．测试结果表明，该方法具有较好的精度和较快的速度．     

人才资源智能管理系统的设计

以冶金工业部人才资源的管理问题为背景，给出了人才资源智能管理系统的具体设计方法，该系统中，广义的管理分析预测模型树用于其知识表达，系统结构由多库结构运动；在其推理机方面，应用元知识推理以协调定性推理，定量推理和人工神经网络推理，将有限的自然言理解引人人－机界面，用ＴＵＲＢＯ ＰＲＯＬＯＧ和Ｃ语言在ＩＢＭ／ＡＴ微机上对该部分实现，表明在其合理性及可行性。     

竟聚率值,烷基基团和系列有机锡单体,MMA共聚活性的相关性

本文采用ＦＴＩＲ技术测定了共聚物的组成，用Ｆｉｎｅｍａｎ—Ｒｏｓｓ法、最小二乘曲线拟合法（ＮＬＳ法）、置信区间法计算了甲基丙烯酸三甲基锡酯（ＴＭＴＭ）、三乙基锡酯（ＴＥＴＭ），三丁基锡酯（ＴＢＴＭ）和三苯基锡酯（ＴＰＴＭ）与甲基丙烯酸甲酯（ＭＭＡ）的竟聚率，ＮＬＳ法的数值分别为：ｒ１＝１．０７，ｒ２＝０．６３（ＴＭＴＭ／ＭＭＡ）；０．８７，０．６２（ＴＥＴＭ／ＭＭＡ）；０．６２，０．５８（ＴＢＴＭ／ＭＭＡ）；０．６８，０．６０（ＴＰＴＭ／ＭＭＡ），并计算了各单体的Ｑ和ｅ值，讨论了不同取代基结构对其共聚合相对活性的影响．     

荷木种群在不同群落中的分子生态研究

用扩增片段长度多态性（ＡＦＬＰ,ａｍｐｌｉｆｉｅｄ ｆｒａｇｍｅｎｔ ｌｅｎｇｔｈ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）方法对荷木（Ｓｃｈｉｍａ ｓｕｐｅｒｂａ）在３个不同群落中的遗传变异进行了研究。ＡＦＬＰ分析结果表明其遗传多样性较高。用ＡＭＯＶＡ（ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｖａｒｉａｎｃｅ）分析表明,９５．９９％的遗传变化表现在种群内,４．０１％的遗传分化表现在种群间（Ｐ〈０．００１）     

在WFW网络下的动态数据变换

本文介绍在ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷＩＮＤＯＷＳＦＯＲＷＯＲＫＲＯＵＰＳ３．１（以下简称ＷＦＷ）网络环境下用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＶＩＳＵＡＬＢＡＳＩＣ３．０（以下简称ＶＢ３．０）实现不同计算机之间动态数据交换的方法，并给出了主要程序     

船舶避碰的自适应模糊专家系统研究

采用自适应模糊系统和神经网络方法,研究了基于模糊联想规则的避碰操纵知识表示,知识获取和自适应学习;建立了基于二值输入输出模糊联想系统的并行模糊推理机制,由此而建立的船舶避碰撞模糊专家系统具有自适应学习能力,能实现实时避碰导航。     

基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统辨识与仿真

针对非线性系统的模糊性、不确定性等特点，将模糊推理系统和神经网络相结合，介绍了一种自适应神经模糊推理系统，并将其应用于非线性系统辨识中，仿真结果表明：训练后的ANFIS能够很好地逼近实际的非线性系统，并且辨识精度高。     

AFSs-RBF神经网络模型在轻亚黏土地震液化判别中应用研究

以自适应模糊系统AFSs为基础,运用径向基高斯函数RBF所建立的AFSs-RBF神经网络模型能够同时容纳模糊系统的推理功能和自适应性,动态调节隐节点数即模糊规则教,具有广泛的适用性.将这种模型应用于轻亚黏土地震液化评价中,选择震中距、上覆有效应力、黏粒含量、标贯击数、地下水位、循环应力比等6个与地震和场地条件有关的影响因子作为网络输入参数,对于轻亚黏土场地的液化势判别具体地建立了模糊神经网络模型AFSs-RBF.以唐山7.8级地震中天津某地区的轻亚黏土液化数据为训练样本,经验证和应用表明,这种AFSs-RBF网络具备更高的自适应性和非线性映射能力.     

基于组件技术的番茄专家系统的设计与实现

探讨了组件技术及其在专家系统中的应用，分析了组件技术在专家系统开发中的优势，并开发了基于组件的温室番茄栽培管理专家系统。细阐述了番茄专家系统中知识库维护组件和推理机组件的设计及实现，采用了专家系统的知识库维护组件和推理机组件开发系统，可使系统的构建变得方便快捷和更切合需要。且给出了一个测试及分析知识库维护组件和推理机组件的实例。     

基于一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正法

目前车用动力蓄电池组荷电状态(SOC)的估计方法在应用时都将电池组看作一个整体,而忽略了组中单体电池之间的差异对整组SOC估计的影响.提出一种基于单体电池一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正方法.此方法采用了自适应神经模糊推理系统的基本原理,通过对模糊逻辑规则库的离线自适应训练,构建了可用于车载电池管理系统(BMS)的SOC一致性模糊推理系统.通过仿真或者试验验证表明,该方法能够在电池组SOC一致性发生变化的情况下,作出较为准确的判断并结合传统的整组SOC估计结果进行修正.说明通过该方法建立的模糊模型经过神经网络自适应学习后具有较好的泛化能力.     

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。     

一类非线性系统的模糊推理建模与控制仿真

针对一类非线性系统,首先使用模糊推理建模法由输入输出数据对得到该系统的数学模型,然后直接对所得的模型进行变论域自适应模糊控制,最后在不同参考输入情况下进行了仿真实验,并与常规模糊控制进行了比较。结果表明,基于模糊推理模型基础上的变论域自适应模糊控制具有相当的普适性和非常好的跟踪性、实时性。     

铀矿尾渣胶结充填体塌落度影响因素及预测模型

采用生石灰中和后的铀矿尾渣为试验骨料,水泥为胶结剂,试验了不同渣浆质量浓度和灰渣质量比条件下尾渣胶结充填体试件塌落度。利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)预测不同渣浆质量浓度和灰渣质量比条件下塌落度。试验结果和模型预测结果表明,在同等条件下,铀矿尾渣胶结充填体的塌落度与渣浆质量浓度和灰渣质量比均成反比;随着渣浆质量浓度变小,铀矿尾渣胶结充填体流动性变大,如果再降低灰渣质量比,铀矿尾渣胶结充填体会出现明显离析现象;铀矿尾渣胶结充填体塌落度ANFIS模型的预测精度较高,结果唯一且可靠;如果不同矿山铀尾渣物理参数相似性较高,则已知的铀矿尾渣胶结充填体塌落度ANFIS模型可以预测该矿山尾渣胶结充填体的塌落度。     

地震灾害的模糊予测与地震工程模糊可靠度

本文分析了产生地震危险的随机性与地震烈度本身的模糊性,从而获得将地震灾害予测作为模糊随机事件的处理方法。以模糊概率子集表示予测的结果,它全面的估计了地震发生后可能出现的震害评定,为工程抗震设防的决策提供了科学依据。其次,基于地震烈度的模糊性,定义了模糊烈度和清晰烈度。从基于清晰烈度的通常可靠度的概念和计算方法中,引伸出了基于模糊烈度的模糊可靠度的概念和计算方法。它不仅考虑了地震动效应和结构抗力的随机性,而且顾及地震烈度、场地分类等的模糊性,提出了以模糊概率表示的地震工程可靠度。最后,在分析了影响地震工程可靠度诸多因素基础上建议了对地震工程可靠度模糊综合评判的方法。     

自适应模糊多级中值滤波器

结合模糊关联存储方法（FAM）,提出了修改后的多级中值滤波器－－自适应模糊多级中值滤波器（AFMMF）,该滤波器克服了传统多级中值滤波器（MLMF）的一些缺点,实验结果显示,在处理“短线”噪声的过程中,AFMMF能更好地保留边缘,取得了更好的效果。