模糊逻辑神经元研究进展

模糊逻辑神经元作为模糊神经网络的重要组成部分，一直以来备受关注，从模型设计到算法研究，成果颇多。以往的研究多集中于模糊逻辑神经元在某一方面的应用模型、性质和算法，具有突出的针对性和特殊性；而今的研究多立足于构造一种能够包容各种逻辑形态的通用神经元，以体现思维的灵活性和多样性，进而提高神经元的推广和应用价值。针对当前模糊逻辑神经元的研究进展做了综述，分析了前后两类不同模型的典型结构及特点，并明确了未来的发展方向。     

模糊逻辑控制器的模糊神经网络实现

模糊逻辑是人脑思维活动的基本方式，而神经网络则是模仿人脑神经系统功能而设计的一类巨型非线性网络。所以将模糊逻辑与神经网络相结合具有很大的前途。本文利用模糊神经元突破了没有计算机就不能实现模糊控制的传统观点，给出了一种不用计算机就能实现的模糊神经网络控制器，对模糊控制的硬件实现起到积极的作用。     

火焰电容成像的模糊神经网络控制策略

描述了基于电容层析成像，采用模糊逻辑和神经网络对静态火焰进行闭环控制过程，以神经元形式将专家知识和训练类型融合到模糊规则中，借助地神经网络的强大的学习能力，系统能自动地调整其性能。     

补偿模糊神经网络自适应逆控制的仿真研究

该文应用的补偿模糊神经网络（CFNN）是结合补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统。由于引入补偿神经元使网络容错性更高，系统更稳定；同时模糊运算采用动态的、全局优化运算，并在神经网络学习算法中动态优化补偿模糊运算，使网络更适应，训练速度更快。将补偿模糊神经网络与白适应逆控制原理结合应用到某位置伺服系统噪声消除控制中，并同用BP网络，传统PID控制和常规模糊神经网络控制效果比较来证明此方法的优越性。仿真结果表明补偿模糊神经网络自适应逆控制在缩短训练时间，提高控制精度等方面都有显著改善。     

基于补偿模糊神经网络的图像压缩编码

本文提出一种补偿模糊理论和神经网络的混合系统，并将其应用于图像压缩。混合系统引入了模糊神经元，使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数，又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理，大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度。     

基于模糊神经网络的粗糙集在股市预测中的应用

提出在模糊神经网络中使用粗糙集理论进行网络的设计.在模糊神经网络中引入粗糙集理论,不仅可以去除模糊神经网络中输入层的冗余神经元而且可以确定隐含层神经元的数目,从而使模糊神经网络具有更准确的逼近收敛能力和较高的精度.最后应用于股票市场,在股票买卖时机预测中取得了良好的效果.     

补偿模糊神经网络在模糊规则训练中的应用

目前，自治式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）、自动导引驾驶小汽车、轮船等领域应用模糊规则控制已经受到许多人的关注，模糊规则的制定与训练是其中之关键所在，该文将模朔规则控制应用在无人机自由编队飞行控制中。在训练模糊规则过程中，常规的BP神经网络法存在学习速度慢、无法结合号家知识以及容易陷入局部最小等缺点，为了克服上述不足，文中引人了补偿模糊神经网络，它足一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统，由面向控制和面向决策的神经元组成，其模糊运算采用动态的、全局优化运算，学习速度快、学习过程稳定。将其用于无人机自由编队飞行的模糊控制规则进行训练，结果表明用补偿模糊神经网络刘模糊规则的训练效果良好。     

模糊神经网络在电子鼻系统定量识别中的应用

提出并实现了两种类型的模糊神经网络用于电子鼻系统的定量识别。阐述了模糊神经网络用于电子鼻系统定量识别的基本原理,简要介绍了两种模糊神经网络的结构特点并进行了比较,并通过具体实例说明了模糊神经网络用于电子鼻系统的定量识别的可行性以及识别的效果。在该系统中,基于径向基网络模型的模糊神经网络的预测性能在整体上要优于基于感知器模型的模糊神经网络。     

Add-Mult型模糊神经网络

提出了一种Add-Mult型模糊神经网络模型(AMFNN)，给出了该模型的结构。根据梯度下降算法，给出了AMFNN模糊神经网络的误差反传学习算法。与6种极具代表性的模糊推理方法进行比较的结果表明，AMFNN模糊神经网络模型具有推理精度高、适用范围广、泛化能力强以及实现容易等特点，因而具有广阔的应用前景。     

一种基于NFCS形态的模糊神经网络的学习算法

神经网络与模糊逻辑协同系统（NFCS）是神经网络与模型系统深度融合的一种形态，传统的BP算法也可作为NFCS的学习算法，但收敛性能不佳，针对NFCS形态的模糊神经网络提出了BP算法的一种新的改进算法（NFCS－BP），即在误差传播时不仅改变网络的连接权值，同时也改变模糊逻辑神经元模型的补偿参数，首先介绍了NFCS的协同机制和典型结构，然后详细推导了改进算法的迭代公式，实践证明，与传统BP算法相比，该算法具有收敛性能好，函数逼近精度高的优点。     

一种基于模糊神经网络的机器人控制

采用高斯函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合。利用神经网络实现模糊推理,运用了一种模糊高斯基函数神经网络,并用于两关节机器人的轨迹跟踪控制。仿真结果表明,该网络对机器人轨迹跟踪控制具有很好的效果,是一种行之有效的控制方法。     

基于模糊B 样条基函数神经网络控制的交流伺服系统

采用Ｂ样条函数八为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,提出一种模糊Ｂ样条基品数神网络,并将其用于交流伺服系统的控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,鲁棒性强,是一种有效的控制方法。     

基于模糊聚类分析的模糊神经网络结构的优化

该文讨论了模糊聚类分析在模糊神经网络结构的确定中的应用。通过将模糊C－均值算法、有效性函数和模糊指数相结合,给出了模糊神经网络结构确定的方法,并且给出了应用该算法具体的模糊神经网络模型。     

心电图的智能识别技术

模糊逻辑、神经网络是人工智能的重要分支,它们从不同角度、在一定程度上模拟了人类智能。本文先后将模糊逻辑、神经网络以及模糊神经网络技术用于心电图识别,获得了良好的效果。在模糊识别方面,从模糊识别矩阵的建立到模糊输入向量的确定,是针对此类具体问题的多传感器模糊信息融合算法,既综合考虑了各输入变量的作用,又突出了识别的主要依据。本文还给出了神经网络识别的三种试验结果及其与模糊神经网络识别的对比。模糊神经网络既充分发挥了神经网络的学习功能,又充分发挥了模糊逻辑的推理功能,因此具有很高的识别精度。     

一种基于模糊B样条基函数神经网络控制的磨削加工系统

本文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B样条函数作为隶属函数的模糊神经网络,并将之用于磨削加工的质量控制。仿真结果表明,该系统具有响应快、稳态精度高、鲁棒性强等优点,能很好地应用于磨削加工的质量控制。     

Prediction of service life of large centrifugal compressor remanufactured impeller based on clustering rough set and fuzzy Bandelet neural network

In order to predict the service life of large centrifugal compressor impeller correctly, the rough set and fuzzy Bandelet neural network are combined to construct the novel prediction model which can give full play to theirs advantages. The attribute reduction algorithm based rough set and clustering method is firstly designed to optimize the inputting variables of fuzzy Bandelet neural network. And then the prediction model based on fuzzy Bandelet neural network is proposed, the Bandelet function is used as the excitation function of hidden layer and is combined with fuzzy theory to improve the prediction effectiveness of the prediction model. The training algorithm of fuzzy Bandelet neural network is designed based on improved genetic algorithm, the improved genetic algorithm introduces the adaptive differential evolution method into the traditional genetic algorithm, which can effectively optimize the parameters of fuzzy Bandelet neural network. Finally, the original 30 input variables of fuzzy Bandelet neural network are reduced to 9 input nodes based on rough set using 500 remanufacturing impellers as research objects. The service life of remanufacturing impeller is predicted based on three prediction models, and simulation results show that the fuzzy Bandelet neural network optimized by improved genetic algorithm has highest prediction precision and efficiency, which can correctly predict the service life of remanufacturing impeller.     

Fuzzy auto-associative neural networks for principal component extraction of noisy data.

In this paper, we propose a fuzzy auto-associative neural network for principal component extraction. The objective function is based on reconstructing the inputs from the corresponding outputs of the auto-associative neural network. Unlike the traditional approaches, the proposed criterion is a fuzzy mean squared error. We prove that the proposed objective function is an appropriate fuzzy formulation of auto-associative neural network for principal component extraction. Simulations are given to show the performances of the proposed neural networks in comparison with the existing method.     

模糊B样条基神经网络磁共振图像分割方法

针对磁共振图像分割的特点,提出了一种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法。该方法采用B样条基函数作为模糊隶属函数,利用神经网络实现模糊推理,并采用反向误差传播算法对网络进行训练。实验结果表明,这种基于模糊B样条基神经网络的磁共振图像分割方法与普通神经网络分割方法相比,具有更高的分割精度和更快的训练收敛速度。     

基于模糊积分的多神经网络集成信息融合

使用模糊积分实现集成神经网络中的子分类器信息融合,提出一种更加有效和全面的模糊密度,用于模糊积分的计算。以双螺旋分类问题为实验对象,使用集成神经网络实现具有较高正确率的分类方法,对神经网络集成的有效性和各类参数的设定作实验分析,并通过多种模糊密度的比较数据说明该模糊密度函数的有效性。