Adaptive support vector machine decision feedback equalizer

An adaptive support vector machine decision feedback equalizer(ASVM-DFE) based on the least square support vector machine(LS-SVM) is proposed,it solves linear system iteratively with less computational intensity.An adaptive non-singleton fuzzy support vector machine decision feedback equalizer(ANSFSVMDFE) is also presented,it adopts the non-singleton fuzzy Gaussian kernel function with similar characteristic of pre-filter and is modified with a space transformation based approach.Simulations under nonlinear time variant channels show that ASVM-DFE and ANSFSVM-DFE perform very well on nonlinear equalization and ANSFSVM-DFE acts especially well in resisting abrupt interference.     

基于软反馈的BDFE Turbo均衡

通过分析指出线性最小均方误差均衡器采用独立高斯分布假设计算的符号后验概率(a posterior probability, APP)值过大,造成译码反馈信息不足。提出了采用软反馈的块判决反馈均衡器(block decision feedback equalizer, BDFE)来弥补高斯分布假设在计算符号APP时的不足,并推导了软符号后验均值的计算公式。采用软反馈降低原BDFE采用硬反馈带来的错误扩散,同时与序列检测相结合,提高了均衡器APP估计的可靠性。仿真结果验证了该方法在相近复杂度情况下均衡性能的优越性。     

利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法

研究把模糊神经网络结合进数据挖掘的方法,经过模糊神经网络的建立,训练达到精度要求、网络的裁剪、隐节点激活值的聚类和规划提高的步骤,达到通过模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目的,并通过仿真验证了算法有效性。     

基于模糊神经网络的复杂产品研发决策评估

针对复杂产品研发决策评估系统的多维性、时变性特点，参照经典系统辨识的多输入、多输出模型结构原理，提出一种适用于复杂产品研发决策过程支持系统模型化、数字化、自动化、规范化而又具有实时性的多个并行时变模糊神经网络组合算法系统。通过对300组某系统研发过程实际获取与研讨结果数据组的应用实验证明，此种模型结构与算法切实可行，便于计算机实现。     

决策支持系统中的模糊神经网络研究

面对复杂系统中许多需要决策选择的对象和方案难以满足人们对决策精度的要求,论述了模糊神经网络的概念及特点,在此基础上提出了基于模糊神经网络的决策支持模型。介绍了决策支持模型运行计算的过程与方法,并通过农机选型配套的决策支持实例验证了该模型,说明该模型对复杂的决策问题具有简单方便、快速准确地作出反应的优点。     

神经网络结构的递归T—S模型模型

提出一种新的递归T－S模型（Takagi-Sugeno模型）的模糊神经网络结构（TSFRNN）,利用动态BP（DBP）算法来学习训练神经网络的参数,通过与通常的多层前馈神经网络结构的T－S模糊神经网络（TSFNN）的对比仿真实验,说明在非线性系统建模方面TSFRNN比TSFNN更加优越。     

Tracking maneuvering target based on neural fuzzy network with incremental neural leaning

1 .INTRODUCTIONIn mixing information battle field,it is necessaryto esti mate the targets sport characteristics for i m-proving efficiency of weapons . The military tacticsguided missile defense system and air detectionsystemneed to track andidentify thousands of tar-getsinreal ti me ,the target informationinclude notonly maneuvering target and not maneuvering tar-gets ,but also environment reverberation and falsealarm. These situations take place in accurateweapon launch system, secondary…     

基于神经网络的故障模糊诊断研究

文章用模糊算子代替标准的传递函数，利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断，构造了四层模糊结构，给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤，并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法．在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中，诊断结果良好．     

一种模糊神经网络控制系统研究

针对被控过程的非线性、时变性和复杂性,提出了一种模糊神经控制器与动态辨识器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制参数采用遗传算法全局离线优化对BP算法局部在线调整相结合的混合方法;该系统的辨识器采用变形Elman动态神经网络进行系统辨识。给出了该系统的结构、原理及工作流程,通过仿真实验证明该系统的可行性和有效性。     

基于粒子群优化模糊神经网络的高技术知识创新评价

针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点,建立了评价指标体系|结合粒子群优化算法,提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法,这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,实现网络的学习和精确推理。通过仿真应用,证明了此种模型结构与算法适用性好,便于计算机实现,且全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。     

基于模糊神经网络的电梯系统交通模式识别

介绍采用模糊神经网络进行电梯群控系统交通模式识别的方法。用3步混合训练方法对用于模式识别的两个模糊神经网络进行训练,测试结果表明此方法可以准确地辨识出各种交通模式所占的比例,可以指导群控器优化派梯策略,提高电梯群控系统的服务性能。     

Registration algorithm for sensor alignment based on stochastic fuzzy neural network

1.INTRODUCTION 1.1　SensorSurveillanceSystem Surveillancesystemisusedinmanycivilianandmili taryapplicationssystems.Sub surveillancesystem contains:air trafficcontrolsystem,airdefencesys temandnavigationdecisionandcontrolsystem,etc. Inordertoperfectlydescribe“themovementofthe target”,thesystemneedtoobtainthetrackofthe target.Thedatafusionofthetargetandtheprocess buildingtheirtracksarecalledasmultipletargettrac ing.Themainfunctionofthetargetandtheprocess buildingtheirtracksarecalledas…     

基于神经网络的模糊综合评价方法

运用神经网络确定模糊综合评价中的权重值,使权重值更符合实际情况。采用改进的反向传播算法训练网络,逐步修正网络的连接权值,使模糊综合评价指标的权重值逐渐接近实际情况,得到较好的训练效率和效果。最后利用该方法对液压凿岩机进行性能评价,验证了该方法的正确性。     

基于神经网络的辐射源识别系统设计

针对当前辐射源识别系统中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的辐射源识别新方法。该方法可以快速高效的识别各类辐射源,既有基于统计分析的辐射源识别系统的快速性,又有基于专家系统的辐射源识别系统的自适应性和准确性。实际仿真结果表明该方法是有效的,尤其对于参数不全、参数畸变的雷达辐射源,其识别率和识别置信度都有较大提高。在本文方法的基础上,设计出一种结构简单、快速有效的辐射源识别系统,具有一定的推广价值。     

基于T-S模型的扩展型模糊神经网络及应用

针对基于T-S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷,提出了一种基于T-S模型的扩展型模糊神经网络,从训练样本特性和网络结构两个方面来提高网络模型的泛化能力.利用先验知识和模糊推理的方法对样本集进行分析和分类处理,使样本集更加规范;并采用模糊规则推理动态调整正则项系数的方法来减小网络结构.仿真结果表明,所提出的网络具有更快的收敛速度和良好的泛化能力.     

基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

T-S模糊系统输出直接反馈控制器设计

讨论了T-S模糊系统输出直接反馈控制器的稳定性分析和设计方法。为了减小稳定性分析的保守性和难度,充分利用模糊规则前件变量模糊隶属度函数的结构信息,对前件变量采用标准模糊分划的T-S模糊系统输出直接反馈控制器进行了研究,获得了稳定性条件。在稳定性分析的基础上,采用平行分布补偿法(PDC)和线性矩阵不等式方法(LMI),研究了输出直接反馈控制器的设计。通过对一个非线性质量块-弹簧-阻尼器系统输出反馈控制器的设计和计算机仿真,验证了方法的有效性。     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

非线性离散系统的直接自适应神经网络控制器

对于一类非仿射离散时间系统,提出了一种新的自适应神经网络控制器。首先推导与原系统等价的仿射形式模型,由仿射模型推导控制律。控制律中采用一个神经网络,与传统的基于反馈线性化的自适应神经网络设计方法中采用两个神经网络相比,计算量大大减少且避免了控制器奇异问题。神经网络权值根据系统输入输出信号进行更新,另外σ项的引入,取消了为保证参数收敛持续激励的条件。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,仿真实例验证了控制器的有效性。