模糊Hopfield神经网络及其模糊聚类功能

首先提出了具有模糊逻辑计算功能的模糊Hopfield神经网络-FHN.FHN中的神经元对应于模式集合的元素，权重矩阵对应于模式之间的模糊关系，最后讨论了FHN的稳定性和基于模糊距离关系的模糊聚类功能，研究表明FHN在模糊模式识别中具有广泛的应用性。     

具有模糊联想神经网络的自组织模糊控制器

在分析了几种用神经网络实现的模糊控制器不足的基础上，提出一种用模糊联想记忆神经网络实现的自组织模糊控制器；该控制器由２个模糊联想记忆神经网络分别记忆校正规则表和修正控制规则表，并通过网络权值矩阵的在线修正完成控制规则的实时修正。模糊推理则由网络的自联想功能完成。     

基于T-S模型的模糊神经网络

一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。前件网络用来匹配模糊规则的前件，它相当于每条规则的适用度。后件网络用来实现模糊规则的后件。总的输出为各模糊规则后件的加权和，加权系数为各条规则的适用度。所提出的模糊神经网络具有局部逼近功能，且具有神经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。给出了调整规则后件参数及前件隶属度函数参数的学习算法，举例说明了它的逼近性能。     

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。     

基于模糊神经网络算法的机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人研究的关键技术之一。在研究模糊理论和神经网络的基础上,提出了一种新的算法,即模糊神经网络。模糊神经网络既可以像神经网络那样并行处理、自行学习,又可以像模糊理论处理模糊信息、完成模糊推理功能。采用模糊神经网络来对移动机器人的路径进行规划,充分发挥模糊理论和神经网络的各自优势,从而获得从起始点到目标点的最优路径。在环境信息完全未知且静态的情况下进行了仿真实验,结果表明:该算法效率高、收敛速度快,有效提高了移动机器人的智能化水平。     

模糊优选神经网络多目标决策理论

把笔者建立的模糊优选理论与神经网络理论结合起来，提出确定网络拓扑结构：隐含层数，隐含导节点数与节点激励函数的合理模式，提出模糊优选神经网络权重调整ＢＰ模型；且网络有良好的学习功能。神经元激励函数具有明确的物理意义。     

BP神经网络在加热炉控制系统中的应用

为炼油用低压加热炉设计了一种模糊控制器，并研究了用多层前馈神经网络实现模糊控制的方法，仿真研究表明，所设计的神经网络系统不仅能完全体现模糊控制各部分的功能，而且具有很高的灵活性和通用性。     

带动态因子调整模糊神经网络控制器的研究

探讨了将模糊规则的提取和推理转化为人工神经网络参数的确定及神经计算，提出一种具有自学习功能的模糊神经网络（ＦＮＮ），并用因子动态调整逼近法，解决了系统中静态误差和积分饱和等问题．     

模糊神经网络在压边力智能控制中的应用

应用模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程中压边力的智能化控制，对系统模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了详尽的说明，介绍了压边力模糊神经网络和优化控制的设备及实现，并利用其对带凸缘的圆筒件拉深控制规律进行了研究。     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

模糊神经网络在陶瓷配料系统控制中的应用

将模糊控制和神经网络技术相结合 ,借助神经网络的学习能力和信息存储能力来实现模糊推理过程 ,并记忆和调整模糊规则 ,从而自动生成模糊控制规则 ,建立模糊神经网络。系统对模糊神经网络进行离线学习 ,将训练好的模糊神经网络用于在线控制 ,仿真结果表明 ,本文方法用于对陶瓷配料系统的控制 ,取得了无超调、无静差等令人满意的效果     

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。     

基于模糊BP神经网络的垃圾焚烧炉控制系统

根据固体垃圾焚烧技术原理,结合垃圾焚烧炉运行特点,分析了垃圾焚烧过程与影响焚烧的主要因素,提出了基本模糊BP神经网络算法的垃圾焚烧炉控制方法.建立了垃圾焚烧炉炉温双端输入模糊神经网络（DIFNN）控制模型,并使用模糊BP神经网络控制算法对系统进行控制.仿真实验表明,该模糊BP神经网络控制能够适应复杂多变的焚烧过程的控制...     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

基于神经网络的模糊控制

提出一种基于神经网络的模糊控制，其模糊化、模糊推理和模糊决策均由神经网络完成，并将用于模糊推理神经网络的输入节点由常规的２７个减少到１５个，减少了训练量。文末给出该模糊控制结构应用于典型环节的实时控制结果。