一种模糊神经网络的改进学习算法

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。     

基于模糊c—线性簇聚类算法的Kohonen特征映射

提出了一种基于模糊ｃ－线性簇聚类算法的Ｋｏｈｏｎｅｎ特征映射算法，这种特征映射克服了Ｋｏｈｏｎｅｎ网存在的一些缺点，对某些识别问题，其计算效率非常高。     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

模糊Kohonen神经网络回热系统故障诊断

分析了汽轮机组回热系统12种典型故障及9种征兆参数的模糊处理,结合Kohonen神经网络的工作原理、诊断特征,提出了模糊Kohonen神经网络汽轮机组回热系统故障诊断模型.结果表明:该模型可以有效地进行回热系统故障样本模式的模糊量化处理,具有自学习功能、聚类能力强、运算速度快的优点,可以有效地对具有模糊性的单一故障和复合故障进行诊断,是一种适合于汽轮机组回热系统故障诊断的有效可行的方法.     

一种用于胸部CT的改进模糊图像增强算法

提出了一种基于模糊集合论的图像增强算法，同传统模糊集合论的图像增强算法相比，该算法有良好的细节刻画作用，对整体优化有很好的视觉效果，避免了由于图像增强引起的两端的灰度损失。实验结果表明，该算法比传统算法在很多方面都有改进，适用于胸部CT的整体图像增强，可以在两个同的背景窗内同时进行图像增强，适合临床诊断的需要。     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Pal模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，采用该快速算法，不仅简化了Pal虎法中复杂的G和G^-1运算，而且提出了改进的模糊增强Tr变换，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并且有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

模糊神经Petri网算法优化及其收敛性分析

针对模糊神经Petri网(fuzzy neural Petri net,FNPN)学习算法计算精度低、收敛性差及训练过程中网络震荡较大的问题,提出一种优化的FNPN算法.本算法采用两种S型连续函数分别表示变迁使能及变迁点燃后的新标记值,并在传统参数修正公式的基础上考虑修正前的数值进而增加新型的动量项,从而改善网络的收敛性.本文证明了优化后的参数修正算法可以保证FNPN网络的收敛性.     

基于Kohonen网络-粗集-模糊神经网络获取模糊规则的集成方法

基于单一知识发现方法的不足提出了一种基于Kohonen网络、Rough Sets和FNN获取模糊规则的集成方法.首先用Kohonen网络进行数据量化,然后运用粗集理论产生初始规则,并根据所得的规则建立模糊神经网络模型,从而生成较少的精炼规则.最后通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,同时为获取模糊规则提供了新的思路.     

模糊Kohonen神经网络回热系统故障诊断

分析了汽轮机组回热系统12种典型故障及9种征兆参数的模糊处理,结合Kohonen神经网络的工作原理、诊断特征,提出了模糊Kohonen神经网络汽轮机组回热系统故障诊断模型。结果表明：该模型可以有效地进行回热系统故障样本模式的模糊量化处理,具有自学习功能、聚类能力强、运算速度快的优点,可以有效地对具有模糊性的单一故障和复合故障进行诊断,是一种适合于汽轮机组回热系统故障诊断的有效可行的方法。     

一种改进的模糊聚类算法

针对现有聚类算法在参数输入、停机条件等方面存在诸多人为控制因素的问题,采用信息熵理论使聚类标准客观化,同时结合模糊聚类的思想,以隶属度作为信息熵计算的基础,并采用谱系的方法确定聚类数目,从而改进模糊聚类算法.研究表明,提出的基于信息熵的算法能够比较客观、科学地反映实际聚类情况.     

提高BP神经网络学习速度的算法研究

本文在深入分析了ＢＰ人工神经网络学习算法的基础上，研究了采用加动量项法、成批训练法及综合法来提高ＢＰ网络的学习速度，取得了显著效果．     

多变量模糊控制器的两种算法

研究了一类模糊系统在单输入、单输出和多输入、多输出的各种情况下,提出了两种模糊算法.利用这种算法,可以建立多变量模糊控制器的数学模型。别适用于微机的实时控制.为研制通用性的模糊控制器提供了依据。     

一种非线性竞争性Hebbian算法

与主量分析密切相关的Ｈｅｂｂｉａｎ算法大都局限于线性模型精确输入恢复前提，本文考察了一类非线性的竞争性Ｈｅｂｂｉａｎ学习，提出了一个确切的基于纯竞争机制的优化算法，仿真实验表明，该算法较之于现有的算法更为快速、有效。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

变结构模糊神经网络控制及其学习规律研究

提出变结构模糊神经网络控制及其学习算法,并对变结构模糊神经网络学习规律进行研究,变结构模糊神经网络中的模糊化神经网络（Ｆ＿ＦＮＮ）、模糊推理神经网络（Ｅ＿ＦＮＮ）和模糊决策神经网络（Ｄ＿ＦＮＮ）都是结构可变的,可分开进行模糊隶属函数及模糊推理的学习,其学习过程符合人脑由粗到精的认识规律,学习收敛速度比一般模糊网络快,具有很好的适应性。     

一个集中分布式资源搜索算法的改进

本文介绍了一个集中分布式资源搜索算法由近及远算法的改进算法,并分析了改进算法的性能,证实了改进算法比原来的由近及远算法有较小的通信量。     

一种改进的SIMPLE算法

本文对传统的ＳＩＭＰＬＥ算法进行了改进，提出了一种新的协调型计算方法，并通过两个具体算例的计算与ＳＩＭＰＬＥ算法和ＳＩＭＰＬＥＣ算法进行了比较。结果表明，本算法有更好的收敛性。     

基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的学习算法

选用正态函数作为模糊变量的隶属函数 ,给出了基于Takagi_Sugeno模型的模糊神经网络的用于学习的性能指标 ,并对其性质进行了分析 .在此基础上将二阶段变半径随机搜索法用作模糊神经网络的学习算法 .这种方法简便易行 ,可使模糊神经网络达到较高的精度 .该文给出了神经网络记忆容量的定义并求出了基于TS模型的模糊神经网络的记忆容量 .     

基于改进遗传算法的模糊聚类研究及应用

模糊C-均值聚类算法是一种局部搜索算法,采用迭代的爬山技术,对初值敏感易陷入局部最小值。遗传算法是一种全局优化算法,能够克服模糊C-均值聚类算法陷入局部最小值的问题,但遗传算法收敛速度慢,易早熟。应用小生境思想对遗传算法进行了改进,以保护种群中基因的多样性,设计了基于最短距离的算术交叉算子、边界变异算子及双精英种子参与进化的策略。仿真实验结果表明,改进后的算法能够提高模糊聚类的收敛速度和聚类质量。     

基于强化学习的模糊自适应控制器

提出了一个强化学习系统中模糊自适应控制器网络结构及其有关算法的改进．并在此基础上给出了二阶欠阻尼系统和强非线性系统的强化学习控制仿真结果．仿真结果表明,基于强化学习的模糊自适应控制器可以对一类复杂系统实现自学习控制,达到令人满意的控制精度．最后,作者还对进一步研究的问题进行了探讨．