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1.
将神经网络理论应用于模糊综合评价,首先引入因素空间的概念,在因素空间中给出了一种基于三层神经元的多用量化模糊综合评价方法,并利用LMS算法及矩方法研究了该模型权重及学习步长的确定方法,实现了权重及学习步长的网络学习,最终实现了等级评价值的计算机输出.较好地解决了传统的综合评价方法中各指标的权数受人为因素的影响这一难点问题. 相似文献
2.
模糊优选神经网络及其在综合后评价中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
3.
戴文战 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》1997,(2)
提出一种基于神经网络的模糊控制,其模糊化、模糊推理和模糊决策均由神经网络完成,并将用于模糊推理神经网络的输入节点由常规的27个减少到15个,减少了训练量。文末给出该模糊控制结构应用于典型环节的实时控制结果。 相似文献
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5.
一种改进的模糊调节神经网络及其应用 总被引:1,自引:3,他引:1
针对具有相同激励函数的隐层神经元非线性表达能力较差的情况,提出了一种改进的模糊调节神经网络,并利用遗传算法进行训练。该模糊调节神经网络包括模糊神经网络和三层前馈神经网络2部分,通过模糊神经网络间接调整前馈神经网络隐层激励函数参数,并用遗传算法同时对模糊调节神经网络的权值和模糊神经网络参数进行训练,从而增强了网络的表达能力。将模糊调节神经网络用于非线性量化因子模糊控制器参数的整定仿真结果表明,改进的神经网络比传统的神经网络拥有更大的自由度,具有更强的非线性表现能力,从而使非线性量化因子模糊控制系统具有更好的控制性能。 相似文献
6.
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. 相似文献
7.
介绍了图像融合的框架层次结构,以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法,选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法,进行了适当改进,并加以验证。结果表明,模糊Kohonen神经网络聚类算法的聚类精度和聚类速度都要优于传统算法。 相似文献
8.
一种模糊神经网络的改进学习算法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对前人(C.T.Lin, et al. In IEEE Trans OnCom puter, 1991, Vol.40, No.12) 提出的模糊神经网络结构,改进了已有的学习算法,新算法更加简洁有效。利用新算法,可以自动获取模糊规则。通过函数模拟实验,验证了新算法的有效性。提出了网络的分解与综合方法,避免了模糊神经网络用于实际复杂问题时,模糊规则的组合爆炸问题。该模糊神经网络可应用于换热器受热面的结垢过程模拟。 相似文献
9.
松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究 总被引:4,自引:1,他引:4
针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区,基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型,引入了遗传算法,提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型,对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策.该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,并能改善网络的全局寻优能力,是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展,同时更对松花江流域蓄滞洪区的优选提供了理论依据. 相似文献
10.
一类三层前向折线模糊神经网络的构造 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服模糊数运算的复杂性引入了折线模糊数的概念,并应用其优良性质和折线模糊值函数的表示定理,通过插值神经网络的构造方法获得了一类三层前向折线模糊神经网络,证明了该折线模糊神经网络是连续折线模糊值函数的泛逼近器. 相似文献