对排球正面扣球数学模型的探讨

以具有丰富教学经验的２１名排球专业正、副教授对各训练手段与正面扣球的模糊取值为依据，运用模糊关系的合成理论给出了正面扣一般球的数学模型。     

对排球正面扣球数学模型的探讨

以具有丰富数学经验的２１名排球专业正、副教授对各训练手段与正面扣球的模糊取为依据，运行模糊关系的合成理论给出了正面扣一般球的数学模型。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。     

训练模式对的摄动对单体模糊神经网络的影响

针对训练模式对的小幅摄动可能对模糊神经网络的性能产生不利影响,提出了单体模糊神经网络对训练模式对摄动的鲁棒性概念,并就训练模式对的最大保序摄动的情形对单体模糊神经网络(MFNN)进行了具体分析,一般的模糊神经网络对训练模式对摄动的鲁棒性概念可类似定义.理论研究表明:当训练模式对发生最大γ保序摄动时,在h=5的条件下,单体模糊神经网络对训练模式对的摄动全局拥有好的鲁棒性,这将有助于MFNN系统的性能分析、学习算法的选择和模式对获取.     

接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果.     

对武术套路运动员腿部力量最佳训练手段的探索

通过问卷调查, 观察和实验, 并动用模糊数学理论和模糊相关分析方法, 初步探讨武术套路运动员腿部力量最佳训练手段, 为腿部力量训练提出理论依据和定量数据.     

梯度下降优化模糊系统的接触电阻预测方法

根据接触电阻的特点,将结合模糊逻辑的预测方法引入电气领域,提出基于模糊系统的接触电阻预测新方法.根据接触电阻与各影响因素之间的关系及研究目的进行试验,得到足量试验数据,将所有试验数据分成两部分,训练数据和测试数据.通过训练数据运用梯度下降算法训练模糊系统,调整模糊系统参数,建立相应的接触电阻模型,利用训练数据建立接触电阻的回归分析模型.通过测试数据对两种模型进行测试,基于模糊系统的接触电阻模型的测试结果优于回归分析.预测与比较结果表明:若能得到足量训练数据,用梯度下降算法训练模糊系统建立的接触电阻模型精确可靠.     

对武术套路运动员腿部力量最佳训练手段的探索

本文试图通过问卷调查,观察和实验,并动用模糊数学理论和模糊相关分析方法,初步探讨武术套路运动员腿部力量最佳训练手段,为腿部力量训练提出理论依据和定量数据．     

模糊神经网络控制及其学习方法的研究

对模糊神经网络的学习方法进行了研究.该方法中,在分层训练的基础上通过改变隐层节点数目、训练样本数目和BP算法参数来对网络进行训练.仿真结果表明该方法精简了网络的结构,减少了训练的时间,为模糊神经网络用于实时控制系统提供了可能的条件.     

改进型补偿模糊神经网络故障诊断系统

在模糊逻辑与神经网络融合的基础上,引入补偿运算单元,构成补偿模糊神经网络,使网络从初始定义的模糊规则进行训练,再动态的优化模糊规则,提高网络的容错率和稳定性.针对网络训练的不同阶段对学习速率的不同要求,提出一种具有分段可变学习速率的补偿模糊神经系统,可以提高网络的整体性能,实现动态的、全局优化的运算.故障诊断仿真研究表明:模型具有更好的收敛特性,能够大大的缩短训练时间,减少训练步数,提高误差精度.     

基于模糊系统的金具温升预测方法

为了提高直流特高压阀厅连接金具的温升预测准确性,将基本粒子群算法与递推最小二乘算法结合,形成改进粒子群算法。利用试验得到训练数据与测试数据,通过训练数据调整模糊系统。训练算法分别为基本粒子群算法、递推最小二乘算法和改进粒子群算法,其中改进粒子群算法的收敛效果优于其他2种算法。通过训练数据与回归分析对阀厅连接金具的温升进行建模,用测试数据对各方法所得模型进行检验,发现由改进粒子群算法训练模糊系统所得模型的测试效果最好。测试结果表明,若能得到足量训练数据,用改进粒子群算法训练模糊系统的方法预测阀厅连接金具的温升是可行的。     

Type-2模糊系统在黄金价格预测中的应用

选择了一个模糊时间序列的模型来确定模糊系统初始参数,同时运用了Type-2模糊系统和Type-1模糊系统进行了训练及预测,比较了他们的训练逼近效果,以及预测效果,给出了仿真.     

我国青年女垒投手专项技战术与心理综合能力量化测评

在对我国多名青年女垒投手专项技战术与心理能力诸项指标实地测试的基础上,运用RSR秩和比原理和模糊综合评判法,建立起青年女垒投手专项技战术与心理综合量化测评指标及模型.结果表明,该模型能对青年女垒投手专项技战术与心理的综合能力及各类、各项构成因素进行定量描述检查和评价.检验证明,该模型可作为一种预测和控制训练的辅助手段,帮助教练员改进与调整训练施控因素,实现训练过程的最优化控制.     

一种改进的模糊调节神经网络及其应用

针对具有相同激励函数的隐层神经元非线性表达能力较差的情况,提出了一种改进的模糊调节神经网络,并利用遗传算法进行训练。该模糊调节神经网络包括模糊神经网络和三层前馈神经网络2部分,通过模糊神经网络间接调整前馈神经网络隐层激励函数参数,并用遗传算法同时对模糊调节神经网络的权值和模糊神经网络参数进行训练,从而增强了网络的表达能力。将模糊调节神经网络用于非线性量化因子模糊控制器参数的整定仿真结果表明,改进的神经网络比传统的神经网络拥有更大的自由度,具有更强的非线性表现能力,从而使非线性量化因子模糊控制系统具有更好的控制性能。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器的仿真

对遗传算法(GA)和模糊神经网络控制器的结构进行了说明.为了克服反向传播算法(BP)的缺点,通过遗传算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化,亦即对模糊神经网络进行训练.用通过优化后的模糊神经网络控制器控制一个带有纯滞后的非线性对象,仿真结果证实了其性能较常规模糊控制器优越.     

基于FVQ和HMM模糊训练的语音识别方法

本文提出了一种基于模糊矢量量化（ＦＶＱ）和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）模糊训练的语音识别新方法．利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列．在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到．经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，模糊矢量量化与传统的矢量量化相比，不仅提高了隐马尔柯夫模型的鲁棒性，进而提高了系统的识别率，而且在语音训练数据不充足的情况下，也能得到很好的识别性能．     

提高估算软件成本精度的方法研究

指出已有的软件成本估算方法中的问题,提卅采用模糊神经网络方法构建软件成本的快速估算模型来提高估算精度。将60个软件项目的相关数据作为样本,分别对神经网络和模糊神经网络两种系统进行训练。将两种模型的训练和估算结果进行比较．结果显示模糊神经网络模型在软件成本估算上比神经网络模型具有更高的学习效率和估算精度。     

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.     

我国全要素生产力模糊规则的提取

在对我国全要素生产力进行模糊软分类的基础上，根据所得的分类数确定模糊规则数，并根据各类中心确定隶属度函数，采用BP算法进行训练仿真，从而构成模糊系统，提取模糊规则。