一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化

提出一种基于遗传算法的三阶段优化策略。在给定初始参数基础上,利用基于十进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的结构优化,用基于二进制编码的遗传算法实现模糊神经网络的参数优化。仿真结果表明上述优化策略是有效的。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

基于免疫遗传算法的递归模糊神经网络

为了解决递归网络的梯度信息不易获取而传统遗传算法训练时间过长、易于早熟的问题,提出了一种用于辨识非线性动态系统的递归高木-关野模糊神经网络(T_RFNN:Takagi-Sugeno Recurrent Fuzzy Neural Network).T_RFNN是在高木-关野模糊模型的基础上加入了反馈层,利用免疫遗传算法对T_RFNN的参数进行训练和调整.该网络具有更少的网络参数、更快的收敛速度和更高的精度等特点,能够很好地完成动态非线性系统的映射.与高木-关野模糊神经网络相比,网络参数减少了45%,网络误差减少了65%,而网络的运行时间提高了近68%.T_RFNN仿真实验的辨识结果也表明,该网络在训练次数明显减少的情况下学习性能得到了显著改善.     

基于遗传算法的神经模糊网络

从改进Ｓｕｇｅｎｏ模型的神经模糊网络入手，提出了利用遗传逄法对该网络的参数进行优化，以期在被控对象未知的情况下也能达到预定的要求，最后以倒摆为例，通过计算机仿真验证了这一方法的可行性。     

基于遗传算法优化模糊神经网络的温室温度预测模型

在农业生产发展当中,影响温室农作物产量的因素有很多,温度是最重要的环境参数之一,与其他各环境因素具有很高的耦合度,存在非线性问题.针对上述问题本文提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(GA-FNN)的温室温度预测模型.在温室内选取湿度、CO2、大气压和光照强度数据作为模型输入,温度数据作为模型唯一输出.试验结果表明,...     

基于免疫遗传算法的超声电机模糊神经网络控制

针对超声电机参数的时变性、系统内在的非线性和系统的强耦合性等特点,提出基于免疫遗传算法的超声电机模糊神经网络速度控制策略．实验结果表明,与传统模糊神经网络速度控制相比,采用该方法的系统能较好地实现设定的超声电机速度参考模型的自适应跟踪,响应速度脉动小,具有控制灵活、适应性强、控制精度高、鲁棒性强等优点．     

遗传算法模糊神经网络在列车驾驶中的应用

大城市交通问题迫切需要高效率的交通系统,这就要求在交通系统的控制中引入智能控制技术。本文介绍了模糊神经网络与遗传算法的特点, 分析了他们之间相互结合的可能性,并提出了基于遗传算法的模糊神经网络控制算法。该算法使模糊神经网络和遗传算法的优点很好地结合起来。本文还介绍了列车自动驾驶系统的概况,并将新算法用于此系统中。     

PCR仪基于遗传算法的模糊神经网络的温度控制方法

分析了在PCR反应仪的温度控制过程中,由于升降温速度快,精度要求高,被控对象具有非线性、不确定性等因素．常规PID控制方法很难满足实际的要求。采用了一种基于遗传算法的模糊神经网络的温度控制方法,利用遗传算法训练模糊神经网络模型。试验表明。这种控制方法较好地达到了控制的要求。     

基于遗传算法的模糊规则自动获取

在遗传算法的基础上,给出了一种能够自动获取模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型．模拟结果验证了该模型的有效性。     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

基于遗传算法的神经网络结构优化

介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

基于梯度和模糊神经网络的容迟网络路由算法

高效的路由算法是保证容迟网络性能的关键技术.为提高适用于容迟网络的路由算法的性能,提出了一种基于梯度和模糊神经网络决策的容迟网络路由算法.该算法具有如下特点:改进了网络描述向量,采用节点自身信息及节点间链路状态信息来描述网络,实现对网络的全面描述;将有限历史信息的动态平均与精确预测相结合,自适应维护网络描述向量的各分量,进而为路由决策提供准确的量度;采用模糊径向基神经网络进行路由决策,实现路由决策过程的智能化;依据多跳传输成功概率引导分组沿梯度方向转发,提高分组转发效率.仿真结果表明,在同等网络条件下,该算法表现出比传染路由算法和下文感知路由算法更优异的网络性能.