模糊神经网络在股票价格预测中的应用

股票的价格受经济、政治、公司经营状况和市场人气等多方面的复杂影响,且各因素自身具有模糊性和混乱性,再加之股票市场是一个非线性的系统,所以急需利用一种较好的方法解决该问题.而模糊神经网络恰能解决上述问题.本文基于模糊神经网络的相关理论建立股票预测模型,并以实例加以验证.     

神经网络方法在城市需水量预测中的应用

本文详细阐述了采用BP神经网络和模糊神经网络进行城市需水预测的方法,并将这两种方法和灰色预测模型应用到石河子市需水预测的实证研究中.通过对这三种方法进行比较研究,发现在相关因素数据比较齐全时,两种神经网络的模拟结果精度较高,模糊神经网络方法的模拟精度最高.     

模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用

提出并研究了模糊神经网络在变压器故障诊断中的应用问题。以油色谱分析数据作为输入，故障类型作为输出，建立了邦联诊断的模糊网络模型。故障实例的测试结果表明了这咎方法的有效性。     

小波理论在模糊神经网络预测中的应用

本在研究运用模糊神经网络进行预测的基础上，提出应用小波理论对时间序列信号进行去噪并根据去噪处理在模糊神经网络预测中作相应处理，提高在实际中模糊神经网络预测的准确性与及时性。     

有限元方法在高层建筑结构风荷载分析中的应用

风荷载是建筑物的主要荷载之一,虽然其作用幅度比一般地震荷载小,但其作用频度却较地震荷载高得多。本文应用有限元方法对工程中常见的两种结构形式进行了风荷载的计算与分析,并得出相应结论。     

模糊神经网络在结构振动控制中的应用研究

运用线性二次型经典最优控制算法获得学习样本,由神经网络反向传播算法训练产生模糊规则和隶属度函数,设计模糊神经网络控制器,通过某结构地震波作用下振动控制的数字仿真,表明模糊神经网络可以有效地应用到结构控制中.     

多级模糊神经网络在故障诊断中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多级故障诊断系统,根据多级的需要,除了建立故障谱和识库外,还分别建立了频谱特征知识库、振动变化特征知识库和故障位置特征知识库,并对其主要功能做了比较细致和论述。文中特别对第1,3级采用的基于模糊组织径向基函数神经网络及第2级采用的模糊逻辑神经网络的学习算法做了较全面的论述,同时解决了模糊神经网络随着输入变量的增加,模糊规则呈指数增长带来网络训练的困难。通过试验,研究了该系统在某炼油厂重催化机组故障诊断中的具体应用。     

模糊神经网络在病虫害诊断中的应用初探

基于模糊神经网络的理论。针对病虫害的诊断，给出了相关的模糊神经网络数学模型．     

模糊神经网络在石油压裂支撑剂研制中的应用

石油压裂支撑剂的研制是一项复杂有难度的技术，受到很多因素的影响。针对研制过程中各项指标具有较大模糊性的特点，应用模糊神经网络系统(FNNS)来获取各影响因素与支撑剂质量的关系模型和预测模型，从而找到原料配比、成球工艺参数、烧结温度与产品质量之间的最佳关系。     

模糊神经网络在横向经济效益评价中的应用

从多目标决策角度研究了模糊神经网络在横向经济效益评价中的应用,并采用ＢＰ算法训练网络仅值及模糊子集的划分。对于同行业十个大中型企业的经济效益指标数据的建模与评价结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理诸如企业经济效益指标体系这种具有一定程度不确定性系统的建模与评价方面有一定的应用价值。     

电站用煤结渣预报的自适应模糊神经网络方法

综合了多种特性结渣指数 ,应用一种基于递推最小二乘估计和梯度下降法结合的混合算法的模糊神经网络模型来预报煤质结渣特性 .将该方法的预报结果与实际结渣情况比较 ,结果证明 ,该方法预报精度高 ,速度快 ,而且具有良好的自适应能力     

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。     

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。     

模糊神经网络在电容成象中的应用

描述了基于电容层析成象，采用模糊逻辑和神经网络对静态火焰进行闭环控制过程。以神经元形式将专家知识和训练类型融合到模糊规则中。     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关，该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择．在构建该神经网络时，最优超盒形状系数的确定比较困难，故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法，取消了超盒形状系数对扩张过程的限制，以是否包含其他类样本为超盒扩张条件．实验结果表明，使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单，对模式分类的效果更好．     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关,该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择.在构建该神经网络时,最优超盒形状系数的确定比较困难,故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法,取消了超盒形状系数对扩张过程的限制,以是否包含其他类样本为超盒扩张条件.实验结果表明,使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单,对模式分类的效果更好.     

模糊神经网络PID控制器在污水处理中的应用

为建立实时响应快、动态调节性能大、鲁棒性强的污水处理自动控制模型,结合模糊逻辑推理控制、神经网络控制及常规PID（Proportion Integration Differentiation）
控制技术,设计了模糊神经网络Fuzzy-PID污水处理控制器。仿真结果和实际应用显示,采用该控制器后,整个控制系统的收敛性、鲁棒性以及动态响应性等均有了很大的改善,
系统具有较强的稳定性和自适应性。     

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。     

模糊神经网络的记忆

讨论了一种模糊神经网络实现记忆的条件和记忆的特点,并给出了样本组格子点分布的概念。通过定理,证明了在这种情况下,样本组可被模糊神经网络所记忆;证明了若样本组前n-1个样本和整个样本组的模糊矩阵的秩相等,则权向量不能调整, 否则会使模糊神经网络“丧失记忆”同时,也说明了选择记忆法所采用的选择方法中减少运算量,又可保证网络的记忆。