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。     

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.     

项目风险模糊灰色综合评价方法研究

针对单纯采用模糊评价或灰色评价方法都不能客观、准确地评价项目总体风险大小这一问题，利用灰色聚类理论得到指标灰色统计量，构造项目风险模糊隶属度矩阵，建立了一种灰色评价与模糊评价相结合的风险综合评价方法，该方法能充分利用专家评判信息的模糊性与灰性，使项目风险评价更为客观、准确。将此方法应用于航空武器装备项目风险综合评价的结果表明，该方法可行且有效。     

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.     

城市道路交通拥堵的模糊神经网络评析

以城市道路网络的拥堵状况为研究对象,运用模糊层次分析以及神经网络理论构建城市道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型.以层次分析为准则,从微观层、中观层、宏观层等方面建立道路交通拥堵三层评价指标体系;利用模糊一致性判别矩阵界定道路交通拥堵评价因子综合权重,基于BP神经网络构建了道路交通拥堵的模糊神经网络评价模型,并对道路交通拥堵评价区间进行阈值确定,将道路交通拥堵评价集界定为严重拥堵、中度拥堵、轻度拥堵、较为畅通、畅通等5个等级.以2016年上海市20个交通小区的道路交通拥堵数据为样本进行实例分析,结果表明该方法的可行性以及有效性.      

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。     

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。     

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。     

基于知识的模糊神经网络临床路径变异分析方法

探索了基于Mamdani、Takagi Sugeno模型的模糊神经网络,以及BP神经网络在临床路径控制中的应用.提出了基于知识的模糊神经网络临床路径变异分析方法,以骨肉瘤化疗临床路径肝中毒变异为例进行了实例验证.分析了几种方法的有效性以及各自的优缺点.结果表明,在处理临床路径变异方面,基于知识的模糊神经网络与标准的BP神经网络相比,具有明显的优越性.