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。     

温室环境神经网络建模与自适应模糊控制算法研究

针对华北地区的气候特点，通过对输出执行机构的调整，将温室的多输出变为模糊控制的单输出，从而很好地将模糊控制算法应用于温室环境控制中．同时，用神经网络对温室进行系统辨识，并且用该模型对这种新的模糊控制方法进行了仿真研究．结果表明，这种方法计算简单，适应性强，可以起到很好的控制效果．     

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.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

模糊神经网络技术

本文论述了近年来受到普遍关注的模糊神经网络技术的优点,详细叙述了模糊神经网络的融合方式及其特点,并且介绍了两种典型的算法结构和具体的实现过程,最后指出了研究中有待解决的问题.     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

前馈神经网络灵敏度分析及降低方法

神经网络的灵敏度是网络重要性能之一，通过分析前馈神经网络的灵敏度，并针对离散情况，提出了一种降低灵敏度的方法，给予理论证明，仿真结果表明，这种方法不仅可以降低网络的灵敏度，而且大大改善了网络的输出精度。     

粗糙神经网络方法及其在HSV疗效分类上的应用

引进了一类粗糙神经网络算法，研究了其性质、特点，并应用该算法对用高选择迷走神经切断术（HSV）方法治疗后的十二指肠溃疡病人的疗效进行分类。结果表明，该算法较粗糙集算法明显提高了分类正确率。粗糙神经网络算法具有极高的应用价值及应用前景。