模糊神经网络系统的信号处理

简要介绍了一种可“自动”处理模糊信息的模糊神经网络系统,这是由神经网络和模糊控制相结合的智能信号处理系统。     

一类非线性系统的模糊神经网络内模控制

针对一类开环稳定的非线性系统,提出了一种基于模糊神经网络的非线性内模控制方案.通过理论分析指出模糊神经网络模型可视为一类特殊的线性时变系统,其模型的解析逆可以直接获得,从而简化了非线性内模控制的设计.为了研究建模误差对闭环系统稳定性的影响,将建模误差转换为结构性不确定,采用μ方法分析了闭环系统的鲁棒稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于RBF神经网络的一类非线性系统模糊自适应控制

针对一类非线性不确定系统,基于ＲＢＦ神经网络,结合模糊滑模控制提出了一种自适应控制方法。根据Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论设计ＲＢＦ网络和模糊滑模补偿控制器的参数。     

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。     

板球系统的模糊神经网络控制算法研究

针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。     

利用人工神经网络来改善模糊系统的控制性能

本文提出了在模糊系统中引入人工神经元网络,以便利用神经网络的自学习能力和并行处理特性来改善模糊系统的控制性能。文中介绍了具体的控制方案和人工神经网络的学习算法,然后给出了计算机模拟的结果。     

一类混沌系统的模糊自适应控制

模糊控制器具有设计简单,适用于非线性系统和鲁棒性的特点,在工程实践中有广泛的应用。本文针对单输入一单输出的非线性混沌系统,提出了一种新的模糊自适应控制方法。此方法中,用两个模糊逻辑系统逼近两个未知函数,并根据跟踪误差来定义参考误差,再根据前一步参考误差来修正两个模糊逻辑系统的输入,以此对逼近误差进行补偿。该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛于原点或原点的一个小领域内。     

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。     

基于一类模糊数的模糊推理系统

首先引用一类以四元组表示的模糊数，讨论它的若干性质，说明它可以把单个隶属度、区间值和语言值统一起来处理，然后拓广了Ｇｏｇｕｅｎ逻辑，最后以拓广的Ｇｏｇｕｅｎ逻辑为方法，构造了一个基于四元组的模糊产生式系统。     

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.     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。     

Fault-Tolerant Control of Nonlinear Systems Based on Fuzzy Neural Networks

Due to its great potential value in theory and application,fault-tolerant control strategies of nonlinear systems,especially combining with intelligent control methods,have been a focus in the academe.A fault-tolerant control method based on fuzzy neural networks was presented for nonlinear systems in this paper.The fault parameters were designed to detect the fault,adaptive updating method was introduced to estimate and track fault,and fuzzy neural networks were used to adjust the fault parameters and cons...     

基于模糊神经网络的板形板厚综合控制系统

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统，提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案，实现了无模型板形板厚综合控制．仿真结果表明，该控制系统收敛性好、抗干扰性强，取得令人满意的板形板厚控制精度．     

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。     

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．     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

基于模糊神经网络的工程车辆换挡试验系统开发

介绍了一种基于模糊神经网络（fuzzy neural networks,FNN）的工程机械自动换挡控制试验系统的开发研制工作,该控制系统是模糊系统与神经网络的结合体,除了保留常规模糊控制器的语言信息处理功能以外,同时具有神经控制系统的监督学习、自动知识获取功能,这使得控制系统对工况环境具有更好的适应性,台架测试表明：该系统对某一习惯性最佳操作具有重视能力,进而达到控制系统对工程机械变速箱挡位合理选择之目的。     

基于支持向量机的模糊小波神经网络

针对高维输入小波网络的初始参数和网络结构非常复杂且计算量大的问题,提出用支持向量机(SVM)确定小波网络的初始参数和网络结构的方法。首先,使用有监督模糊聚类算法从聚类中抽取模糊规则,然后对每一个规则的后件使用支持向量机方法确定小波网络的结构和初始参数,最后采用梯度下降方法调节模糊小波网络中的参数,使得模糊小波网络输出与期望输出之间的误差较小。仿真结果表明:该算法与传统的模糊神经网络(FNN)相比显著提高了分类精度。     

Neural—networks—based Modelling and a Fuzzy Neural Networks Controller of MCFC

Molten Carbonate Fuel Cells(MCFC) are produced with a highly efficient and clean power generation technology which will soon be widely utilized.The temperature characters of MCFC stack are briefly analyzed.A radial basis function (RBF) neural networks identification technology is applied to set up the temperature nonlinear model of MCFC stack,and the identification structure,algorithm and modeling training process are given in detail.A fuzzy controllery of MCFC stack is designed.In order to improve its online control ability,a neural network trained by the I/O data of a fuzzy controller is designed.The neural networks can memorize and expand the inference rules of the fuzzy controller and substitute for the fuzzy controller to control MCFC stack online,A detailed design of the controller is given,The validity of MCFC stack modilling based on neural networks and the superior performance of the fuzzy neural networks controller are proved by Simulations.