基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法

根据补偿模糊神经网络的建模特点,提出了基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法。该网络的学习分为两步:结构辨识和参数辨识。在结构辨识中,采用改进的聚类算法确定模糊规则数及初始参数,构造一个初始模糊模型;在参数辨识中,采用基于多层信念空间的文化算法对具有5层结构的补偿模糊神经网络参数进一步优化,使其具有更高的精度。通过对TE过程的故障诊断建模,结果表明该网络在建模精度和收敛速度上均优于常规补偿模糊神经网络和常规模糊神经网络。     

变结构模糊神经网络控制及其学习规律研究

提出变结构模糊神经网络控制及其学习算法,并对变结构模糊神经网络学习规律进行研究,变结构模糊神经网络中的模糊化神经网络（Ｆ＿ＦＮＮ）、模糊推理神经网络（Ｅ＿ＦＮＮ）和模糊决策神经网络（Ｄ＿ＦＮＮ）都是结构可变的,可分开进行模糊隶属函数及模糊推理的学习,其学习过程符合人脑由粗到精的认识规律,学习收敛速度比一般模糊网络快,具有很好的适应性。     

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.     

基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模型神经推理机制进行了深入的阐述,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输入参数。在板料拉深过程中,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制。     

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.     

基于模糊神经网络的模拟电路故障诊断

针对故障诊断技术智能化的发展方向,结合模拟电路的特点,将模糊逻辑和神经网络融合在一起,研究了一种基于模糊神经网络的故障诊断算法,给出该算法的典型模型和结构,并通过实例研究了这种模型在模拟电路故障诊断中的应用。     

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.     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。     

模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用

模糊神经网络是模糊系统和神经网络的有机结合,它吸取了两者的优点.给出了两个具体的模糊神经网络结构以及相应的学习算法;介绍了利用模糊神经网络建立T-S模糊模型的方法;讨论了基于T-S模糊模型的控制系统分析和设计.     

模糊神经网络的自动变速汽车换挡规律分析

在分析目前汽车自动变速器换挡规律制定方法优缺点的基础上,提出了基于模糊神经网络的最佳挡位判断方法,研究了基于Takagi-Sugeno模型的神经网络结构及其算法。根据熟练驾驶员的经验和专家知识制定了汽车自动变速器换挡规律的两参数模糊逻辑推理规则和隶属度函数,利用人工神经网络的学习训练机制并按照试验样本修正了模糊系统的隶属度函数和模糊控制规则,进行了模糊神经网络的训练和仿真,仿真结果表明该基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的汽车自动变速器换挡规律制定方法的正确性和可行性。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

模糊算子神经网络的函数逼近能力

研究模糊算子神经网络的函数逼近能力，首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络，又将其进一步推广为广义模糊算子神经网络，考虑这两种通用模型的代数结构和分析性质，给出其连续函数的一致逼近定理，其结论是传统神经网络逼近性质的推广，适用于由任何连续算子构成的多层神经网络（模糊神经网络）。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

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.     

基于ANFS的MR智能基础隔震地震反应分析

为了研究MR智能基础隔震结构的抗震性能,建立了该混合控制结构的力学模型,橡胶垫隔震层采用双线型恢复模型描述其弹塑性特性。运用自适应神经网络模糊系统（ANFS）计算MR阻尼器的控制力,在SIMULINK环境下对控制结构进行仿真动力分析,并对具体结构进行地震作用下的时程反应分析,仿真分析表明：自适应神经网络模糊系统可以有效地应用到结构控制中,并证实了MR基础隔震结构是一种性能优异的智能控制系统。     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。     

基于模糊神经网络的变风量空调室内温度控制系统

本文将模糊理论的知识表达与神经网络的自学习能力结合起来,针对变风量空调温度控制系统提出了一种模糊神经网络控制方案,并详细阐述了模糊神经网络的结构、算法。对变风量空调室内温度控制系统进行仿真,验证了模糊神经网络应用于温度自动控制系统的可行性。     

基于动态模糊神经网络的电力谐波精确测量

利用动态模糊神经网络测量电力谐波幅度,采用误差下降率调节模糊神经网络的结构,同时用分级学习方法调节模糊神经网络参数,使神经网络结构呈现动态变化,结构紧凑,避免了过拟合及过训练现象,提高了系统的泛化能力。通过对电力谐波信号的测量仿真,表明该方法具有很高的测量精度。     

基于神经网络与模糊逻辑的智能控制算法

研究了将神经网络与模糊逻辑融合交叉而形成的神经网络－模糊智能控制算法的特点和优越性。提出基于小脑模型关节控制器（ＣＭＡＣ）与模糊逻辑相结合原理的新型智能控制器的结构与算法。     

煤矿救援蛇形机器人环境建模方法研究

煤矿救援机器人的研究对煤矿救灾工作的顺利开展有着重要的现实意义,简要分析了煤矿救援机器人在环境建模方面的研究现状,针对煤矿事故发生后,救援蛇形机器人如何在恶劣的井下进行环境识别和建模,提出了一种变结构模糊神经网络的多传感器数据融合算法。重点讨论了该算法的原理,结合煤矿井下的特殊环境和蛇形机器人自身结构特点,采用超声波传感器、红外测距传感器、激光雷达传感器组来获得障碍物的距离、位置信息及环境类型信息,然后,利用模糊神经网络对这些信息进行融合,采用改进的BP算法对网络进行学习,通过对结论网络权值的调整,择优选取模糊规则,从而自动的调节模糊神经网络的结构。以机器人在靠近障碍物时的八类典型环境标志为依据,通过模糊神经网络识别出障碍物的形状,完成环境的建模。利用实验获得的一组数据进行了仿真,结果表明该算法实现了在不同环境中模糊隶属函数的自动生成和模糊规则的择优提取,适用于复杂的非线性系统,对于煤矿救援蛇形机器人的环境识别和建模是一种行之有效的方法。