基于模糊神经网络的炼钢炉静态建模

根据炼钢转炉的采集数据,利用１种新型模糊神经网络（ＦＮＮ）,对其进行了静态建模,从理论上论证了该ＦＮＮ的推理及非线性逼近能力。用新建模型对钢水终点温度,终点含碳量进行计算,其结果与相应的实测值基本一致。     

基于混合神经网络的模糊辨识方法

提出一种简明而有效的基于混合神经网络的模糊辨识方法．与现有方法不同,该模糊辨识方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的三层神经网络来实现．实验结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并具有较高的计算效率和精度．     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

基于动态模糊神经网络的非线性系统辨识

在分析模糊神经网络辨识特点及现状的基础上,设计了一种适用于非线性多输入系统的辨识模型。本模型将T-S模糊模型与5层动态模糊神经网络结构相结合,通过参数学习算法优化辨识结构,对辨识模型进行反馈调节,得到的辨识精度较高。另外,对输入数据采用归一化的方法进行预处理,加快了网络的辨识速率。最后,通过仿真实例证明了该设计的有效性,为模糊神经网络辨识结构的设计提供了一种新的思路和方法。     

类模糊神经网络与非线性系统的在线控制

以实现非线性动态系统的在线控制为目的,提出了一种具有隐层数少、运算简便和逼近能力强等优点的神经网络－类模糊神经网络,并就非线性动态系统的在线控制给出了基于类模糊神经网络控制的选择记忆算法,使谤类非线性系统的在线控制问题得以解决。     

改进的模糊Min-Max神经网络与模糊系统建模

应用改进的广义模糊Min—Max神经网络进行样本分类，并以此分类结果确定模糊系统所需的模糊规则数，再运用TSK模糊系统实现函数建模，该方法的优势在于，改进的广义模糊Min—Max神经网络具有较好的自适应分类能力，可用来初步确定模糊规则数和规则空间的划分。有效避免了模糊建模时常见的规则数选取之随意性，实验结果证明，该方法实用有效。     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

非线性系统建模的复合型模糊神经网络研究

针对非线性系统建模问题,提出了一类由函数逼近和规则推理网络构成的复合型模糊神经网络,其规则网络基于过程先验知识用于对操作区间的划分,而函数网络采用改进型模糊神经网络结构完成非线性函数逼近。采用一类非线性函数模型进行了仿真研究,结果表明,复合型模糊神经网络较之普通模糊神经网络在建模收敛速度和预测精度等方面都有较大的改善。     

复杂生产过程的模糊神经网络辨识

大多数工业生产过程，都是具有较多不确定因素的复杂过程，难于用常规方法建立数学模型。把模糊系统理论与神经网络理论相结合，构造了一种模糊神经网络辨识算法，并把该方法应用于合成氨生产系统的过程辨识。     

模糊神经网络的非线性辨识理论及应用

论述了模糊系统和神经网络相结合的非线性系统辨识理论．通过分析模糊系统规则之间的隐含关系，给出具有非线性模糊关系的模糊神经网络非线性系统辨识方法，并用仿真方法进行了验证．最后讨论了网络的稳定性和收敛性．     

模糊神经网络结构动态学习算法

提出了一种模糊神经网络（ＦＮＮ）结构学习算法,根据输入样本动态构建ＦＮＮ的输入节点及其对应的输入隶属函数,从而实现动态确定ＦＮＮ的结构,大大减少了对初始学习本本数目的要求,提出了ＦＮＮ学习算法在实时控制中的适应能力,仿真结果表明,这一算法很好地实现了对超出初始学习样本范围的其他样本的学习。     

模糊AND-OR神经网络优化建模方法

采用由AND和OR模糊神经元组成的神经网络进行模糊逻辑建模,每个神经元由S和T算子组合而成,并给出单个神经元作用在模糊集上的效果,充分展示了这两种神经元的优越性,以4条规则为例推导出这类神经网络与“if-then”的规则集之间的等价关系。在神经网络的学习过程中,提出了一种混合式的学习方案采用遗传算法优化整个网络的结构,缩小了输入空间的维数,减少了相应的规则数;并在此基础上利用梯度的学习方法继续对相应的参数进行优化,从而使网络具有很好的优越性,为进一步模糊控制创造了良好的平台。     

Design and Implementation of Computer-Aid Garment Coordination Tool Using Fuzzy Neural Network

By modeling the decision-making process of garment coordination of fashion designers, a kind of computer-aid garment coordination using fuzzy neural network was proposed. The Takagi-Sugeno Fuzzy Neural Network (TSFNN) is used to learn the knowledge and rules of fashion designers on garment coordination and calculate the garment coordination satisfaction index (GCSI).The implementation of the computer-aid garment coordination tool is divided into two stages. The first stage is to acquire the knowledge of garment coordination. The second stage is to train and use the fuzzy neural network to conduct garment coordination. Three layers structure were also discussed for developing the system. By applying the computer-aid garment coordination tool into a real fashion-retailing store, the experimental results show the system performs well with choosing a suitable value for screening out the satisfaction coordination pairs.     

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。     

T-S型模糊RBF神经网络的结构研究

提出Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络模型结构,讨论该模型参数的输入空间模糊最优聚类学习算法．仿真结果验证了学习算法的有效性和可行性,表明Ｔ－Ｓ型模糊ＲＢＦ神经网络可逼近任意多变量非线性函数．     

A Fuzzy Neural Network Model of Linguistic Dynamic Systems Based on Computing with Words

Linguistic dynamic systems (LDS) are dynamic processes involving computing with words (CW) for modeling and analysis of complex systems. In this paper,a fuzzy neural network (FNN) structure of LDS was proposed. In addition,an improved nonlinear particle swarm optimization was employed for training FNN. The experiment results on logistics formulation demonstrates the feasibility and the efficiency of this FNN model.     

旋转机械工况辨识的模糊神经网络方法

本文介绍了一种模糊神经网络分类器，针对其在旋转机械工况辨识中的应用，论述了网络的输入和输出模糊化问题，文中就旋转机械中几种典型的故障模式采用模糊神经网络进行了识别，并与传统的ＢＰ网络进行了比较，研究结果表明，模糊神经网络方法应用于旋转机械工况识别是有效的，它比传统ＢＰ网络更适合于处理分类边界模糊的数据。     

基于模糊神经网络的长输管道输油泵系统建模

长输管道输油泵系统是一个时变非线性复杂系统,对输油泵系统的流量、入口压力和出口压力的自动调节是输油泵系统安全、高效运行的重要保证.设计输油泵系统的控制器时,首先必须对系统的特性进行详细的分析,这样才能根据系统的特点设计出适用的控制器,因此建立系统的动态模型非常重要.提出了将模糊神经网络应用于长输管道输油泵系统建模,并通过仿真实例验证了算法具有良好的效果.