高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用

选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.     

基于模糊统计的隶属函数神经网络实现方法

采用模糊统计方法获得有限对离散的隶属函数关系，并用神经网络将此关系综合成连续函数表达形式。这一方法进一步完善了隶属函数的统计求法，丰富了经典插值方法，有利于模糊数学理论应用于希望实现并行处理的模式识别等研究领域。     

模糊可靠性分析中基于神经网络技术的隶属函数确定方法

简要介绍了人工神经网络技术的含义,提出了基于神经网络技术的隶属函数求解方法,并用实例证明了该方法的实用性和可靠性.     

基于模糊BP神经网络的抑郁症分诊系统

基于模糊逻辑和BP神经网络相结合的方式,提出了一种抑郁症的早期自动诊断方法,研究了抑郁症的分诊指标和分级标准的确定和模糊处理方法,把模糊量化的数据作为BP神经网络的输入,构建了合适的3层BP神经网络.仿真结果显示,综合运用模糊算法和BP神经网络的方法能达到优势互补的效果,构建的模糊神经网络用于抑郁症的诊断是可行的.     

基于改进隶属度函数的电能质量模糊综合评价

通过分析电能质量模糊综合评价中的隶属度函数问题,提出了一种改进的隶属度函数来量化刻画电能质量评价指标各质量等级的模糊特性,从而实现更为细致的电能质量的模糊综合评价,解决了电能评价指标两质量等级之间难以建立联系和量化刻画的问题.文中首先对电能质量指标的权重、确定隶属度函数参数的指标限值及质量等级划分问题进行了分析;然后以传统的岭形函数为基础进行改进,得到基于评价指标质量等级的隶属度函数,并对电能质量的各项评价指标建立了模糊模型;最后运用所设计的算法对某地区的电能质量数据进行评价,结果验证了文中方法的实用性和有效性.     

一种适用于模式分类的模糊粗隶属函数神经网络

在设计模式分类器时,由于很难甚至不可能获得实现精确分类的所有必要的本质特征属性,使得在进行分类时出现模糊不确定性和粗糙不确定性并存的情况.基于模糊粗糙集理论,本文构建了一种模糊粗隶属函数神经网络FRMFN.该网络融合了模糊信息和粗糙信息的处理能力,在对加拿大Norman Wells地区的红外波段合成图像进行分类的测试中,显示FRMFN网络具有比相应RBF网络更好的分类精度,同时保留了RBF网络学习速度快的优点.     

用BP网求解模糊控制器输入量的隶属函数

在模糊控制器设计中,需要对输入数据进行模糊化处理,用隶属函数描述;模糊变量隶属函数的选取对模糊推理有很大影响.利用BP网的分类性可以将采集到的清晰数据集广义地分成模糊类.选取具有一个隐层的PB网,输入层和隐层变换函数采用S函数,输出层用线性变换函数,在MATLAB环境下采用动量算法和自适应学习速率,调用trainbpx函数,对BP网进行训练,在训练时最后一层的输出越接近目标值越好.利用训练好的神经网可以对具体的输入数据求解对应于不同模糊区间的隶属值.用这种方法,速度快,误差小.     

基于模糊BP神经网络的水质评价

在BP网络模型基础上构建了隶属度BP网络模型,针对模型特点,建立了水质评价标准指标矩阵,并采用扩展方法构建了网络训练样本,将所建立的模型应用于佛山某污水处理厂的出水口水质评价,应用模糊隶属度方法实现水质级别评价,可以简明地表示水质接近于某类标准水质的程度。研究表明,本算法使评价的结果更具体准确、更符合评价水体水质情况,...     

模糊神经网络自动生成隶属函数的MATLAB实现

模糊控制是人工智能的一重要研究领域,将遗传算法、神经网络用于模糊控制,可实现模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力.用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,一方面提高模糊控制的性能;另一方面也充分利用了操作人员的操作经验.本文用MATLAB语言编程来实现隶属函数的自动更新.仿真结果表明,用遗传算法来离线优化隶属函数是切实可行的.     

基于笔画平面和模糊隶属度的手写体汉字识别

基于笔画平面抽取和动态网格划分,提出一种笔画平面与模糊隶属度相结合的手写体汉字特征提取方法,该方法克服了汉字特征抽取过程中因笔画粗细不均、笔画长短变形等引起的特征抽取不稳定问题.其基本思想是：用动态网格将汉字图像分别划分为横、竖、撇、捺4个笔画平面,并赋予每个网格中的点模糊隶属度,针对每个网格求加权累积直方图,最终获得汉字特征.基于南京理工大学NUST603HW手写汉字库的实验结果表明,该汉字特征抽取方法是有效的.     

神经模糊逻辑控制系统隶属函数和推理规则的确定

针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则，研究了利用神经元网络的学习能力，从历史数据中发现隶属函数和模糊规则，在一定程度上减轻了系统开发工作量，克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差．文中采用了三个学习算法：Ｋｏｈｏ－ｎｅｎ自组织算法、有监督的竞争算法以及ＢＰ算法，设计了一个二输入一输出的程序，并提供了运行结果     

模糊神经网络的发展

介绍了模糊神经网络及其提出,论述了模糊神经网络现状,探讨了模糊神经网络的不足与展望。     

基于样本曲率的模糊神经网络结构学习算法

提出了一种根据输入与输出样本间映射关系的复杂度确定模糊神经网络的输入隶属函数个数与参数的学习方法 ,采用输入输出样本关系曲率来表示函数的复杂度 ,根据曲率的大小确定隶属函数的中心点与宽度 ,使隶属函数的分布符合映射的变化 ,从而在提高逼近精度的同时减少隶属函数个数的增加 .通过仿真将这一方法与均匀划分方法及自组织聚类方法比较 ,结果表明 ,该方法在学习的快速性与精度方面均具有较优的性能     

基于神经网络的液压柱塞泵松靴故障诊断

应用人工神经网络技术,对轴向柱塞泵壳体振动信号的功率谱进行了再处理,有效地诊断出了泵的松靴故障,为液压泵的故障诊断提供了新的途径。     

模糊控制器隶属函数曲线的优化方法

应用遗传算法优化隶属函数曲线的疏密分布，阐述了优化的基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中。仿真结果表明：该方法得出的隶属函数具有较为理想的控制效果。     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.