多变量模糊推理系统的神经网络实现

以双缸连通液面Ｆｕｚｚｙ控制系统为模型，研究了多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的神经元网络实现问题。这里主要考虑如下二个问题：（１）ＢＰ网络在语言环境下实现多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的有效性；（２）神经网络结构（隐层节点个数及输出层激发函数）对推理结果的影响。仿真结果表明，在语言环境下ＢＰ网络具有很强的近似推理能力，基于ＩＦ－ＴＨＥＮ的多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统可由一个ＢＰ网络训练学习而加以实现，从而为有效的实现多变量复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制奠定了基础。     

浅谈利用BP神经网络进行系统预测的方法

BP神经网络体现了人工神经网络最精华的部分,利用BP神经网络可以实现系统预测功能,本文就工程实际中利用BP神经网络进行预测的问题进行阐述.为BP网络的实际应用做了铺垫.     

一种神经网络模糊推理协作系统

基于专家系统的模糊推理原理，利用ＦＣＢＰ网络较强的学习功能，对输入样本较小的敏感性能，收敛速度较快等特性以及网络很好的分类特性，对模糊量良好的适应性能等特性，建立了一种新型的神经网络模糊推理系统。并提出了实施软件。     

基于遗传算法优化BP神经网络的地层破裂压力预测方法

针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度为输出变量,建立了GABP预测地层破裂压力模型,并利用塔里木盆地YB1井的数据进行神经网络学习和结果验证。GABP模型的预测结果误差约3.5%,精度远高于Eaton法。该方法不受地质构造条件影响,且具有精度高、计算速度快等特点。     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于BP神经网络的电厂锅炉飞灰含碳量预测

对影响锅炉飞灰含碳量的主要因素进行了讨论，提出利用BP神经网络对特定机组的飞灰含碳量进行短期预测的一种实用模型，并应用于湖南某电厂的应用软件中，结果表明，该方法是有效的．     

基于GA-BP神经网络的颗粒阻尼器减振特性预测

提出了一种基于遗传算法改进的BP神经网络(GA-BP)的颗粒阻尼效应预测模型.首先通过悬臂梁阻尼检测实验建立数据集,然后对建立的数据集进行训练非线性复杂模型,用于描述颗粒阻尼器的阻尼效应.为了进一步验证所提模型的有效性,通过CA-YD-1181压电传感器采集相关数据进行二次验证.结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,遗传算法优化后的模型能够通过不同参数的变化对颗粒阻尼器减振效果进行精准预测,收敛速度提高了近36.8%.该模型具有良好的拟合效果,能准确、合理地预测阻尼特性,并调整颗粒阻尼器的相关参数.     

基于 BP 神经网络与灰预测方法的杭州市城市生活垃圾产量预测研究

通过分析影响城市垃圾数量的主要因素,利用灰预测方法构建未来数据,建立了一个考虑人口数量、人均收入影响下的B P神经网络模型,对未来10年的杭州市生活垃圾数量进行预测,得到较好的结果。     

基于模糊神经网络的生态经济发展预测模型

生态经济系统是经济子系统、社会子系统、生态环境子系统相耦合的复杂巨系统。本文以模糊推理系统和BP神经网络相结合的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）来模拟生态经济系统的功能，进行预测。通过利用1991年-2003年杭州市生态经济可持续发展评价指标体系中的一系列指标值，确定7个指标，采集1992年-2004年的数据，构建模型，进行训练、检验，建立了以杭州市为代表的基于ANFIS的可持续发展预测控制模型。     

Moldability Evaluation for Molded Parts Based on Fuzzy Reasoning

Moldability evaluation for molded parts,which is the basis of concurrent design,is a key design stage in injection molding design.By moldability evaluation the design problems can be found timely and an optimum plastic part design achieved.In this paper,a systematic methodology for moldability evaluation based on fuzzy logic is proposed.Firstly,fuzzy set modeling for six key design attributes of molded parts is carried out respectively.Secondly,on the basis of this,the relationship between fuzzy sets for design attributes and fuzzy sets for moldability is established by fuzzy rules that are based on domain experts‘ experience and knowledge.At last the integral moldability for molded parts is obtained through fuzzy reasoning.The neural network based fuzzy reasoning approach presented in this paper can improve fuzzy reasoning efficiency greatly,especially for system having a large number of rules and complicated membership functions.An example for moldability evaluation is given to show the feasibility of this proposed methodology.     

基于支持向量机的模糊小波神经网络

针对高维输入小波网络的初始参数和网络结构非常复杂且计算量大的问题,提出用支持向量机(SVM)确定小波网络的初始参数和网络结构的方法。首先,使用有监督模糊聚类算法从聚类中抽取模糊规则,然后对每一个规则的后件使用支持向量机方法确定小波网络的结构和初始参数,最后采用梯度下降方法调节模糊小波网络中的参数,使得模糊小波网络输出与期望输出之间的误差较小。仿真结果表明:该算法与传统的模糊神经网络(FNN)相比显著提高了分类精度。     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

一种基于人工神经网络的内模控制方法

对SISO反馈线性化系统的自适应自校正神经控制进行改造,提出了一种基于BP网络的内模控制新方法,克服了原系统设计方案的理想化,提高了系统的鲁棒性,使该方法具有实用性。同时有只要建立被控过程的内部模型即可得到内模控制器模型的特点。     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

模糊神经网络在短期电力负荷预报中的应用

提出了一种用于短期电力负荷预报的模糊神经网络方法,该方法可以直接由模糊信息预测出未来一天或一周的各小时负荷,文中通过实际算例验证了所提模型和方法的有效性。     

一种新的基于加权模糊规则自适应神经-模糊推理

提出了一种基于加权模糊规则的新的推理机制,并将这组加权模糊规则及相应推理机制映射成了一个模糊神经网络,其中加权模糊规则中的(局部和整体)权重恰好对应于神经网络的连接权.通过新改进的BP算法训练此神经网络后,可学习得到加权模糊规则的权重近似优值.模拟实验说明,训练后得到权重,用本文提出的新的推理机制可以一定程度上提高推理精度.     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。     

模糊神经网络在车辆识别中的应用

为提高智能交通系统中汽车车型自动识别的正确率,采用了多传感器移动车辆识别系统的数据融合算法,即用模糊神经网络建立数据融合决策模型,用BP算法对网络进行学习和训练,提高系统的精度和智能化.仿真实验结果表明了算法的有效性.