基于神经网络的模糊综合评价

在模糊系统理论与神经网络理论基础上,建立了一种基于神经网络的模糊综合评价模型,其合成运算采用加权平均算子,其隶属函数调整采用误差反传算法,并证明了这种算子的模糊综合评价神经网络能收敛到唯一的极小点,不咄了以三角模糊函数为尿属函数的模糊综合评价神经网络的隶属函数调整算法。     

军事科技人员综合素质模糊评价体系的神经网络模型

根据人工神经网络的理论,利用BP神经网络建立了军事科技人员综合素质的模糊评价模型,通过仿真和实例测试了模型评价的有效性。     

采用模糊综合评价法与神经网络评价铁路客运服务质量

为客观地评价准确地评价铁路客运服务质量,通过分析铁路客运服务质量的影响因素,从安全性、及时性、经济性、便捷性和舒适性等几个方面构建铁路客运服务质量评价指标体系。采用模糊综合评价方法和神经网络,分别建立铁路客运服务质量评价模型。最后通过铁路旅客调查问卷实例,对南京站客运服务质量进行综合评价。研究结果表明：本文构建的评价指标体系和评价方法能够有效地反映客运服务质量水平,为提高和改进铁路客运服务质量提供参考依据。     

一种改进的个人综合素质模糊评价方法

提出了一种改进的个人综合素质模糊评价方法。针对传统的模糊综合评价方法中最大隶属度准则在很多情况下给出的评价结果不能客观、准确地反映一个学生的个人综合素质 ,本文找到了最大隶属度准则的不适用情况 ,并应用新的准则———置信度准则 ,有效地解决了问题 ,从而提高了模糊评价方法的评价精度 ,扩大了它的适用范围。     

模糊优选神经网络及其在综合后评价中的应用

将模糊优选理论与神经网络理论相结合,确定网络拓扑结构：隐含层数、隐含层节点数与节点激励函数的合理模式。将模糊优选的相对优属度模型作为人工神经网络的激励函数,建立模糊优选神经网络权重调整BP模型,实证研究表明,模糊优选BP神经网络模型,可以较好地应用于综合后评价。     

神经网络在模糊综合评价中的应用

运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值，使权重值更符合实际情况，采用梯形公式的四元组形式表达网络中的隶属函数，利用反向传播算法训练网络，得到较好的训练效率和效果．将该方法应用于液压凿岩机的性能评价，得到了满意的结果。     

基于模糊理论和ANN的复杂对象系统综合评价方法研究

对应用模糊综合评价方法和人工神经网络解决复杂对象系统综合评价问题的原理和特点进行了分析和比较,提出了模糊综合评价方法与ANN相结合的综合评价方法是复杂对象系统行之有效的一种评价方法,并就二者的结合,即模糊神经网络模型的建立及其关键技术进行了探讨。     

火灾探测的一种模糊神经网络方法

根据火灾信号的特点,建立了用于火灾探测的模糊神经网络,给出了处理火灾信号的模糊推理计算模型,并采用模糊运算,对于不同种类的火灾信号进行了综合分析,随后推导出用于自动生成隶属函数和提取模糊规则学习算法的计算模型。     

模糊综合评价建模方法及其应用

针对群体评价过程中遇到的一些问题,诸如变量繁多、结构复杂、多种因素相互交织且对不确定因素难以准确量化等,提出了基于模糊一致性矩阵进行模糊综合评价的新方法,并构建了模糊综合评价模型。该模型综合运用模糊层次分析和模糊综合评价方法,将边界不清、多维性、模糊性等不确定性因素进行模糊量化,然后通过对各种评价因素的分类和权重调节的模糊化处理以及模糊关系合成,实现了基于模糊推理机制进行群体综合评价,提高了群体评价的效率。     

一种基于拓广优化算法的模糊综合评价方法

对于有序分割类,模糊判别时通常使用的最小代价准则、最大属性测度准则以及最大隶属度准则由于掩盖了介于两个隶属度之间的差别,有时可能得出并不合理的结论.首先提出了一种利用拓广优化算法综合指标权重的方法.然后基于置信度准则提出了一种改进的模糊综合评价方法,有效地避免了上述问题.最后用一个实例说明了本文方法的有效性和科学性.     

制冷机组的模糊综合评价和优化选择

全面评价制冷机组是一个有待解决的优化选择问题,由于影响制冷机组的因素很多,目前只能进行单因素评价．本文试图用模糊综合评价来解决这个问题．     

基于模糊理论与神经网络的人才评价方法

在简单分析传统线性人才评价方法缺点的基础上,介绍了一种基于模糊理论与神经网络的人才评价方法.该方法利用模糊变换将分层指标的模糊评价转换为总体模糊评价,并利用BP神经网络计算总体模糊评价对应的最终结果.     

基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

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。     

模糊神经网络识别方法

本文提出了一种新的模糊神经网络分类器,它结合了神经网络和模糊系统的优点,在使用神经网络结构的同时又用模糊理论来处理模糊和非模糊的信息。新网络在处理分类问题时,对畸变和噪声有较好的容忍性。本文还给出了用网络识别数字和印鉴的例子。     

自适应模糊神经网络控制在DCS上的实现

集散控制系统(DCS)的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。为充分利用DCS系统的资源,笔者利用DCS提供的接口和编程语言进行了先进控制研究与实现,通过对电阻炉炉温控制,证明其方法的可行性及有效性,取得了满意的控制效果。     

车间生产作业计划再生的模糊神经网络方法

研究了将模糊神经网络用于生产作业计划实际执行中遇到干扰时的再生方法．针对模糊的、难以表述和处理的干扰,设计了一个模糊神经网络,包括模糊子网和主体网络,前者根据隶属函数,将定性的模糊“干扰”量化后,参与网络的运算;后者根据模糊规则,将“干扰”定义为网络部分结点的作用函数．较好地解决了“干扰”知识的获取与处理问题．     

模糊神经网络的若干进展

文章对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科——模糊神经网络进行了综述，分析了所取得的主要成果及其特点，并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多阿题。对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义。     

基于动态模糊神经网络的配电网规划供电可靠性评估

传统的供电可靠性评估方法是以准确的配电网结构和多年的元件可靠性历史数据为基础进行评估,难以实现对城市配电网规划方案的供电可靠性评估.为此本文提出一种基于动态模糊神经网络的配电网规划供电可靠性评估方法,首先对供电可靠性的影响因素进行分析,建立供电可靠性评价指标体系,然后利用动态模糊神经网络对规划目标年的供电可靠性进行评估,算例表明,该方法是有效的.