随机模糊神经网络在公司收益预测中的应用

系统介绍了随机模糊神经网络(SFNN)并将其用于上市公司每股收益的分类和预测，以解决—般的预测方法没有考虑到输入输出数据含有“噪声”的现实问题。文中选取了300家当前正在上海或深圳证券交易所上市的公司作为样本，用随机模糊神经网络对其每股收益的分类和预测进行了仿真研究，并将仿真结果与用模糊神经网络(FNN)的仿真结果进行了对比，结果显示用随机模糊神经网络的仿真效果较好。这对于投资者合理把握投资机会，正确投资以获得更高的收益有着一定的现实意义。     

模糊神经网络在股价预测中的应用

讨论模糊神经网络在股价预测中的应用，模糊神经网络克服模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性，隶属函数的自适应和模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。通过一个股价预测实例验证了该方法的有效性。     

基于T-S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用

采用基于 T-S模型的模糊神经网络 ,用改进的遗传算法来训练网络权值 ,隶属函数参数调整算法则采用动量法和学习率自适应调整相结合的策略 ,以上证指数和厦新电子 (个股 )为研究对象予以建模和预测 .结果表明 ,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力 ,对股票市场或类似的非线性经济系统的走势研判或其相应预测决策具有较好的应用价值.     

一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究

针对现有模糊推理方法的缺点,结合神经网络的学习能力和插值能力,提出了一种新型的模糊神经网络结构。在此基础上设计了一种模糊神经网络自适应预测控制方案,并导出了相应的学习算法。同时引入了预测误差的智能补偿,以提高预测及控制精度。仿真实验表明,该算法能实现模糊控制和神经网络控制的优势互补,在非线性复杂系统的控制方面具备较高的性能。     

基于增量学习模糊神经网络的金融时间序列预测

在金融企业中,时间序列是一种重要的数据类型。高效、准确地预测金融时间序列对于企业的运作具有重要意义。提出使用一种具有增量学习能力的模糊神经网络(FNN-IL)应用于金融时间序列的预测。FNN-IL能学习蕴涵在时间序列中的知识,并能跟踪时间序列的运行从而动态调整模糊规则库。对比试验表明FNN-IL的性能优于传统的FNN。     

基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

基于改进的灰色预测的模糊神经网络控制

采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中。仿真和实际结果表明,提出的控制策略能够有效克服时滞过程的超调问题,具有较强的鲁棒性和自适应性。

Abstract：

Grey Predictive model was improved by using ＂moving window＂ and increasing the smoothness of original data,which can predict accurately,by combining grey predictive model with fuzzy neural network control algorithm which is accurate and stable.A fuzzy neural network control algorithm based on improved grey predictive model was proposed to be applied in incubation process which is lag largely and strongly disturbed.Simulation and running results show that the proposed control strategy can effectively overcome the overshoot caused by delay and has better flexibility and robustness.     

用神经网络方法进行模糊划分设计

从避免人工干预的思想出发，提出了一种基于结构自调整神经网络的模糊划分算法。与传统的模糊划分方法相比，该方法具有更强的适应性。最后，以一个例子例证了该方法     

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。     

BF及模糊神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文对模糊神经网络用于故障诊断较传统BP(Back-Propagation)网络的优越性进行了分析,并提出了一种利用模糊神经网络进行旋转机械故障诊断的新方法。在这种方法中利用RBF(Radial Basis Function)神经网络获得隶属度函数,并简化了模糊神经网络的训练,使得新的故障诊断专家知识更易于扩充到现有的故障诊断网络中。仿真结果表明,本文方法所构建的故障诊断网络易于扩展且有良好的诊断效果。     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。     

基于模糊神经网络的车用发电机故障诊断系统的研究

文章针对车用交流发电机的特点，建立了故障现象与故障征兆列表，并应用基于模糊神经网络的故障诊断方法，实现了对该类发电机故障的模糊诊断。文中还介绍了模糊神经网络的结构和对应的学习方法，以及基于CAN总线的实时的车用交流发电机故障诊断系统的组成，该系统利用计算机作平台。仿真和试验结果表明，该诊断方法是行之有效的。     

四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

证券市场预测的神经网络方法

首先讨论了证券市场的各种影响因素、预测分析方法和定量预测模型的选择。然后运用神经网络模型的非线性映射能力和学习联想能力，提出了证券市场预测的通用模型。最后通过一个证券买入时机预测的实例，证明了该模型的有效性.     

一种PID型模糊神经网络控制器

为了使一种基于两维控制规则基的PID型模糊控制器具有参数在线学习功能，提出了一种包含一个自回归神经元的五层模糊神经网络，并根据梯度下降法，给出了它各权值的修正算法，该网络可以在反馈控制系统中作为一个自学习控制器来使用，最后，根据有关定理，给出并证明了该网络各层权值学习速率的收敛准则。     

飞机动力模拟系统的模糊神经网络控制研究

讨论了一种基于电液速度伺服系统的飞机动力地面模拟系统的计算机控制结构，研究了该地面模拟系统的性能。建立了相应的数学模型，提出了新的模糊神经网络控制策略，该策略提出新的综合目标函数和权值修正方法，是传统PID控制思想和方法在智能控制器的延伸。实验表明，本文提出了并建立的数学模型合理，采用的控制策略可以大幅度地提高系统性能。