基于一类模运算的模糊神经网络的模糊联想记忆

本文通过Ｔ－模建立的一类模糊神经网络推广了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络。对于给定的模糊模式对（Ｘ１，Ｙ１），…，（Ｘｐ，Ｙｐ），我们得到了这类网络能够存储这族模糊模式对的充分条件和必要条件。并将所讨论的方法应用于一类带阈值的ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络，证明了这类网络能够存储给定的一族模糊模式对的等价条件。最后用实例验证了我们的结论。     

最大-乘积型模糊联想记忆网络的一种新的学习算法

本文提出了最大-乘积型模糊联想记忆网络的一种新的学习算法,并给出了严格的理论证明.在一定条件下,新算法能将多个模糊模式对可靠地编码到模糊联想记忆网络的连接权矩阵中,且已存储的模式对可被完整地回想出来,并举例验证了算法的有效性.     

基于容错性的模糊双向联想记忆学习算法

本文给出了模糊双向联想记忆网络吸引子的一个非退化的吸引域。在此基础上设计了一个基于网络容错性的关于连接权矩阵的解析学习算法,使得在一定的条件下,所讨论的模糊模式对均为网络的吸引子,而且各自具有非退化的吸引域。最后用实例验证了我们的结论。     

模糊互补判断矩阵排序的一种算法

对模糊一致性判断矩阵转换公式的参数进行了对比分析,给出了模糊互补判断矩阵排序的一个通用公式,并且把它推广到群体决策的情形,该公式不仅充分包含了模糊一致性判断矩阵的优良特性及其判断信息,而且所需计算量小、简洁、合理、有效,在实际应用中将给人们带来很大的方便,最后进行了算例分析。     

一种基于模糊Petri网的并行推理方法

把模糊Petri网模型转化为矩阵形式,在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算,不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素,还进一步将变迁触发条件严格化,有效的避免了一些变迁不必要的重复触发,降低了算法复杂度。通过实例说明,此推理算法易于实现并可以提高推理效率,尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。     

一种新的模糊自校正控制学习算法

提出一种基于模糊竞争学习的模糊自校正控制方法.通过基于模糊竞争学习确定一种在线模糊辨识算法,在采用此模糊辨识方法对对象进行在线估计的基础上,用调节器实现参数的自动整定.为了验证所提方法的有效性,给出了非线性系统的控制结果.     

模糊逻辑系统的一种自适应参数学习算法

根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对该算法的推导过程进行了具体的分析和描述。最后,针对一非线性函数逼近问题,对该算法进行了验证,仿真的逼近精度和收敛速度都获得了提高,表明本文提出的模糊逻辑系统自适应参数学习算法是可行和有效性的,且能够克服常规参数优化算法中存在的某些不足。     

一种基于SGNN网络的模糊图像融合算法

首先对现有的M-L算法提出了优化顺序和优化次数的改进;接着提出了对生成的SGNN网络先剪枝再一次优化的综合处理方法;然后对原有的基于SGNN和模糊理论的图像融合提出了两点改进:在原有的图像像素聚类后,加入了综合处理环节,使得图像像素聚类的效果更好;针对由于不同传感器获得的图像灰度特性的不一致导致的聚类后各类类中心的灰度值差别很大,甚至分类数目都不一致的问题,提出了改进的融合方法.仿真证明了所提的模糊融合方法的优越性.     

基于模糊网络环境的一种FSPP算法

讨论了有限支撑的正模糊数表示路径长度的最短路问题,接着基于Harisen的双标准路径问题的多标号法和Dijkstra的最短路算法,提出了模糊网络环境下一种具有有限模糊教的模糊最短路径算法,它以某种扩展原则找到所有非劣路径,这种算法在有圈和无圈的网络上都能使用,因此比常规曩短路径算法更加有效和符合实际.     

一种基于模糊算法的联合指挥控制方法

在现代战争中,协调多兵种共同作战执行联合指挥控制是当前军事指挥领域主要研究的课题之一。本文在研究了国内外多种联合指挥控制的战例和战法的基础上,提出了一种基于模糊算法的联合指挥方法,并完成了在仿真系统中的实现,初步验证了方法的可行性,对在现代战争中实施联合指挥控制具有探索价值。     

一种使用支撑集的区域型模糊聚类算法

使用支撑集和模糊待分集的概念来描述数据集的分布。在此基础上提出了一种基于类别融合的区域型模糊聚类算法 (regionalfuzzyclusteringalgorithm ,RFCA) ,并就该模型的两个聚类参数 (δ和ε)对聚类性能的影响进行了分析。仿真结果表明 ,该算法有比常用的模糊C均值更好的聚类性能。     

一种模糊神经系统的修正学习算法

本文在深入分析模糊神经系统的基本结构和学习算法的基础上,指出基于梯度下降的学习算法的不足,并提出一种模糊神经系统的修正学习算法。分析表明,该算法具有能够确保模糊语义和模糊空间一致划分的优点。     

用于前向网络的自适应模糊训练算法

在对前向网络的学习机制和寻优机制进行研究的基础上,提出了一种自适应模糊加速训练算法,可在网络学习过程中,通过模糊推理,对网络拓扑结构、学习因子、惯性因子及激励函数进行自适应调整,实例验证表明该算法具有收敛速度快、不易陷入局部极小、网络综合性能好等特点.     

采用共生遗传算法的模糊控制器设计方法

为解决模糊控制器自动优化设计中对结构和参数的学习和寻优搜索缓慢 ,以及模糊规则基维数爆炸问题 ,采用共生进化遗传算法结合分级模糊建模的思想进行模糊控制器自动设计。提出了模糊规则分类形成子种群 ,多种群并行进化的遗传算法。用这种方法可以同时设计模糊控制器的结构和参数 ,极大地减小编码规模 ,提高搜索速度。对车 杆平衡系统的控制仿真实验表明 ,该方法寻优搜索速度快 ,设计出的控制器控制效果很好。     

一种基于模糊AHP的军事信息网络效能分析算法

随着网络中心战的发展,制信息权将成为决定战争胜负的关键.军事信息网络作为网络中心战的基础,是获得信息优势的重要保障,分析和评价其作战效能及其对网络中心战的影响就显得至关重要.本文针对军事信息网络效能分析中存在的不确定性和模糊性,提出了一种改进的模糊AHP算法,首先给出了一致区间数判断矩阵定义,由此计算出区间数权重向量,然后运用集值统计方法,得出便于比较的效能分析结果,实例分析验证了方法的合理性和可行性.     

Fuzzy Entropy Based Combined Learning Algorithm for Neural Networks

ＦｕｚｚｙＥｎｔｒｏｐｙＢａｓｅｄＣｏｍｂｉｎｅｄＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ￥ＭｉｎＹａｏ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２８，Ｐ...