基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅲ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点，使它们结合产生一种基于神经网络的模糊系统，并用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点 ,使他们结合来产生一种基于神经网络的模糊系统 ,并用该系统提取我国经济增长的模糊规则     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅱ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统人脑性等特点来弥补相互的缺点，二者结合产生一种基于神经网络的模糊系统，采用BP算法对系统参数进行调整，最后用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

一类模糊神经元及其应用

在假定人脑是这样一种结构,它的“硬件”是神经网络,而它的“软件”是模糊思维的基础上,提出了一类模糊神经元.模糊神经元是对 McCulloch-Pitts 神经元扩展而得到的,即将神经元的2个状态(0 or 1)扩展到[0,1]的连续区间上.这类模糊神经元能将神经网络与模糊逻辑很好地结合起来.最成功的例子就是用它进行模糊神经控制.这样的控制是模糊控制,柔性较强,但它们的结构却是神经网络结构,因而具有双方的优点.Mamdani 模型、真值流推理等均可以用这类模糊神经元构成的模糊神经网络很容易地实现.     

专家能力的模糊神经网自组织控制器

为实现酒精发酵变温控制，提出一种新的，具有专家调整策略的神经网络自组织模糊控制器，用神经网络代替传统模糊控制器逻辑规则推理合成运算或查表，减少了工作量，采用一种对量化，比例因子进行专家调整的策略，使系统响应的上升时间减少，超调量降低，控制器的鲁棒性，稳定性均良好。     

一种新型的动态模糊神经网络控制器

基于前向模糊神经网络ＡＮＦＩＳ提出了一种新型的动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）,将模糊逻辑,神经网络和ＰＩＤ控制器三者的优点有机地融合在一起。通过在ＡＮＦＩＳ的归一化层和输出层之间加入递归层,构成了动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）,并推导了基于ＢＰ的反传学习算法,与ＡＮＦＩＳ和ＰＩＤ控制器相比,ＤＦＮＮ具有更好的控制效果。ＤＦＮＮ的参数具有明确的物理意义,可根据专家的经验选择初值,加快了网络的收敛速度,由     

模糊神经网络内模控制

内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很难得到满意的控制效果.模糊控制和神经网络的引入为非线性内模控制的研究提供了一种新方法.模糊逻辑适合表达机遇规则的知识,而神经网络具有较强的自学习及自适应能力.将模糊逻辑与神经网络相结合,应用于内模控制中,对基于该模糊神经网络(FNN)的内部模型和控制器的建立进行了分析.仿真结果证明该算法是有效的,具有很强的自适应性和鲁棒性,可以应用于非线性及时变系统中.     

模糊控温器设计及其实践

温度变量具有大滞后和非线性特点,传统的控温方法不能获得满意的结果。模糊数学的发展,为研究设计新型模糊控温器提供了理论基础。本文应用模糊逻辑理论,进行模糊推理计算,设计了一类温度控制器,并进行了大量实验,控温较为满意。应用模糊逻辑进行控温,方法简便,且能满足控温精度。     

新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统，难以实现实时、有效的在线控制．模糊控制吸收人的经验思维的特点；神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点；遗传算法是一种全局优化搜索方法，具有简单通用、适合并行处理的特点．笔者将三者有机地结合起来，在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法，并分析其网络结构和离线学习的方法，协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器，并使之用于脉冲GTAW焊仿真中，结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性．     

模糊神经网络理论及其应用

本书是《机器感知与人工智能》丛书的第59卷。模糊神经网络和神经模糊系统具有较长的发展历史，最初是1975年由Ed Lee发表的关于模糊神经的论文提出的。神经模型系统可以被看作为神经计算与模糊逻辑的协同合作。它从神经计算继承了与学习及近似相关的概念和技术。从模糊逻辑继承了成粒作用、语言变量、模糊蕴含规则、推理规则及约束传播。本书系统地综述近年来模糊神经网络领域中的研究成果，全面介绍了理论及其对系统建模和图像恢复方面的应用，提出了模糊神经网络的发展方向，强调了模糊神经网络的基本概念与总体结构的分析。本书的特殊之处在于研究了各种各样的模糊神经网络和它们的学习算法与通用近似，并且采用了精心设计的模拟实例来帮助读者掌握基础的理论。     

一种基于模糊CMAC自学习模糊逻辑系统及其在控制中的应用

把HCMA（Hyperball Cerebellar Model Articulation Conroller)与模糊逻辑理论有机结合起来，形成FHCMAC（Fuzzy HCMAC)，它便于从输入输出数据中提取模糊规则，直接用作控制器。可以将FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统，兼有HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点，即可以较容易表达定性或模糊的经验知识，又具有很好的学习性能，应用仿真实例验证了其有效性，该方法可应用于难以获取模糊规则的吻合。     

质量控制图中趋势模式的综合识别方法

提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法 .将控制图作为信息图用于趋势模式的提取 ,用模糊化的控制图模式数据构造训练集 ,将训练后的BP神经网络用来对趋势模式进行自动分类识别 .该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法 ,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性 .最后用实例进行了仿真实验     

类似CMAC的模糊神经网络及其在控制中的应用

提出的一种模糊神经元网络是模糊逻辑的一种网络结构的实现。该网络由特征网络 和功能网络两部分组成。特征网络用来产生模糊规则的前件，相应于每条规则的适用度。功能 网络用来实现模糊规则的后件。最后的输出则为各模糊规则后件的加权和。该网络具有小脑模 型关节控制器（ＣＭＡＣ）的一些性质，具有神经元网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地 表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。文章同时给出了网络在控制中应用的两种实 现结构以及用作非线性映射的一个算例。     

台阶爆破模糊神经网络智能设计

为了提高爆破参数设计计算的准确性,在台阶爆破设计中,应用了模糊神经网络模型选取孔网参数的方法.模糊神经网络是人脑的模型,是取模糊推理系统与神经网络两者之所长融合而成的新技术.应用模糊网络模型对台阶爆破进行智能设计,结合了计算机和专家各自的优越性,从以往的爆破效果良好的实例中获取专家经验知识,应用专家知识选取爆破参数,可以取得良好的爆破效果;从而实现了智能设计,增强了设计的可靠性,提高了生产效率,为生产爆破提供了可靠的依据.     

基于自适应神经模糊推理的精馏分离序列综合

模糊推理能够反映自然语言要素信息传递特性,自适应神经技术能够实现优化建模,通过抽象有效重组判据参数提炼模糊if-then规则,通过构造样本数据进行自适应神经学习训练,根据模型优化参数创建Sugeno模糊推理模型,系统化提出基于自适应神经模糊推理的精馏分离序列优化综合方法。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的机器人视觉伺服系统

针对机器人视觉伺服控制系统中存在的不确定性问题,将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络视觉伺服控制器,该控制器不仅具有定性知识的表达能力,而且具有很强的在线学习能力。将所提方法用于三关节机器人"手-眼"视觉伺服系统的控制中,取得了很好的控制效果。     

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。     

塑性加工中的人工智能技术

对神经网络和模糊逻辑两种人工智能技术的原理及其在塑性加工生产中的应用方法进行了综述。目前在塑性加工中，神经网络较多地被作为非线性函数映射器，解决各种参量之间难于建模的复杂关系问题；而模糊逻辑则较多地应用于各种专家系统，通过对经验知识和行为进行描述与推理实现生产的优化调控。     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

用模糊ART神经网设计自适应调色板

本文分别采用模糊ＡＲＴ神经网和模糊ＡＲＴ神经网的变体设计了自适应调色板。文中通过实验证明，模糊ＡＲＴ神经网设计灵活，且客观映射误差有比较明显地改善；同时，通过负模糊度概念的引入，构筑模糊ＡＲＴ神经网的一种变体；负模糊ＡＲＴ，进而从实验上证明了负模糊ＡＲＴ，以较少的类别数可得到较佳的视觉效果。