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 .     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推理规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略--模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计.     

Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法研究

为寻求适合离散和连续变量并存数据特点的最佳训练算法,本文对基于三角波,梯形,Gaussian隶属函数的Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络训练算法进行综合比较研究,使用梯度下降法详细推导了各个参数的迭代规则,并给出了完整的训练算法和详细的参数调整过程.以Pyrimidines和Heart-UCI为数据分别进行函数逼近与数据分类实验,并与经典的BP算法比较.实验结果表明Takagi-Sugeno型分层混合模糊-神经网络在高维且离散与连续变量混合的函数逼近和分类上比BP神经网络更具优势,而基于Gaussian隶属函数的训练算法函数逼近精度比基于三角波和梯形隶属函数的训练算法精度更高.     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推进规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略-模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计。     

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。     

模糊神经网络观测器在变压器状态监控中的应用

把模糊集合理论与神经网络技术相结合设计模糊神经网络观测器，并对变压器运行状态进行动态监控。基于神经网络技术克服了模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性的问题，隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。该方法实现了变压器运行状态监控中模糊规则的自动确定和隶属函数的动态调节，通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

基于视觉传感器的移动焊接机器人测控系统

设计焊枪侧置的轮式移动焊接机器人并搭建基于虚拟仪器的移动焊接机器人测控系统.在分析移动焊接机器人特点的基础上,设计由PC,NI-PCI7344,NI-DAQ6015以及图像采集卡等组成的硬件系统结构,采用LabVIEW编程平台编制测控系统软件.设计自适应模糊控制器和高斯基模糊神经网络控制器对十字滑块和车轮进行协调控制.采用高斯函数作为模糊神经网络的隶属函数,利用BP算法实现模糊隶属函数和控制规则的在线修改.实验结果表明:该测控系统运行稳定可靠,其跟踪精度可始终控制在-0.4～0.4n'mm以内,满足实际焊接工程的需要.     

基于SOM的模糊BP神经网络技术的电梯交通模式识别

电梯交通模式识别是有效实施电梯群控策略的前提.针对电梯交通需求的时变、非线性的特点,提出一种基于自组织特征映射网络(SOM)技术的模糊BP神经网络的电梯交通模式识别方法.该方法将模糊逻辑引进到BP神经网络中,利用SOM算法确定隶属函数,并对模糊规则进行合并,优化网络结构.利用BP神经网络的自学习功能,使模糊逻辑的隶属函数加权系数根据不同的交通模式改变,通过模糊推理,处理交通需求信息,进而实现电梯交通模式的识别.仿真结果表明了该方法的有效性.     

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。     

模糊环的再定义

利用模糊空间理论定义模糊环和模糊子环 ,并研究了它的基本性质 ,建立了研究模糊环的新的理论体系 ,弥补了传统模糊环定义中无模糊泛集和模糊运算的不足 ,是传统模糊环概念的规范化和一般化     

Fuzzy集的Fuzzy势和Fuzzy基数

首先定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度等势关系,在此基础上定义了ｆｕｚｚｙ集的１／ｎ－度ｆｕｚｚｙ基数,讨论了有关性质,并进一步推广定义了更一般的ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数概念,即Ｔ－度ｆｕｚｚｙ势与ｆｕｚｚｙ基数。     

环的生成模糊理想

采用一种新的方法，即利用确界刻画环中由模糊子集生成的各种模糊理想，给出了建立各种生成模糊理想的构造定理，其结果在模糊代数和计算机科学研究中将产生重要影响。     

F值函数关于F值F测度的F积分

以非负F数的概念的基础,定义了取值的非负F数的F测度,研究了非负F值函关于F值I测度的F积分,得到了该种积分的定义,性质和收敛定理,使得Sugeno的数值F积分得以推广。     

模糊极限的一种新定义

在模糊分析中模糊极限的定义都是基于扩张原理的形式给出的,并且都是对元素遍历某个条件或取λ遍历[0,1]所对应的全体结果进行运算,这种运算中的遍历过程给模糊极限的定义形式及其应用带来了极大的不便。利用模糊结构元方法给出了模糊极限的一种新的定义,这种形式摒弃了对元素遍历的繁琐运算,使得该定义运用起来更加灵活简便,而且也体现了模糊结构元方法在简化模糊分析计算方面的优越性。最后给出了 3 个结论,即极限的加减法与数乘定理、极限唯一性定理、有界性定理,     

关于半群的模糊素理想与模糊同余的几个注记

本文给出了半群的模糊素理想,模糊同余的定义,利用同余证明了模糊半群的一些同构定理.     

混合型模糊Agent结构

针对实际系统所具有的内在不确定性,提出了一种具有学习能力和通信能力的混合型模糊Agent结构,该结构由学习模块、通信模块、控制算法模块、知识模块和输入输出模块组成.文中根据Agent本身所具有的模糊性,定义了它的模糊愿望集、模糊信念集及模糊意图集,介绍了每个模块的作用及工作原理,同时给出了Agent以自治方式工作的流程图.仿真结果表明,这种混合型模糊Agent可实现对复杂系统在3种状态下的稳定控制,具有较强的学习能力和适应性.     

基于直觉模糊等价关系的聚类算法

首先引入直觉模糊集的模运算、直觉模糊集之间的关系及合成运算的定义,然后提出了直觉模糊集的截集定义,揭示了利用直觉模糊等价关系的分类原理,并讨论了基于直觉模糊等价关系的模糊聚类算法,从而使直觉模糊集的基本理论得到进一步扩展。最后给出了该算法的一个数值实例。     

基于模糊相等的模糊映射及群的同态

利用模糊相等关系下的模糊映射,讨论了在此映射下群的模糊同态及其有关性质.     

模糊算子方程的解

一些实际问题的数学模型可以是集值算子方程，而在不确定环境下，这类算子方程中将可能出现不确定变量，例如，可能出现模糊变量。该文将讨论一类模糊算子方程解的存在性，并给出一个算法逼近方程的解。这里研究的算子方程是定义在模糊集上，其隶属度由模糊变量所确定。