基于GA的模糊神经网络控制

在详细论述模糊神经网络技术基础上,提出了基于GA的模糊神经网络控制器构造方法.选择MATLAB作为开发工具,使用所提供的神经网络和模糊逻辑工具箱,完成了基于GA的模糊神经网络控制器设计,并应用ActiveX技术在虚拟测控系统中实现了对其的调用.     

船舶动力系统智能控制

针对船舶动力系统存在着非线性、不确定性和复杂性,传统的速度调节系统已经不能满足控制需要,作者将模糊神经网络应用到复杂过程控制中去,实现动力系统的智能控制.采用模块建模法建立了汽轮机模型,给出了一种基于模糊神经网络的转速调节系统.并将粗糙集理论与模糊神经网络结合起来,利用粗糙集从观测数据中提取规则,并寻求最小规则集,解决...     

A Direct Feedback Control Based on Fuzzy Recurrent Neural Network

A direct feedback control system based on fuzzy-recurrent neural network is prosed, and a method of training weights of fuzzy-recurrent neural network was designed by applying modified contract mapping genetic algorithm. Computer simulation results indicate that fuzzy-recurrent neural network controller has perfect dynamic and static performances .     

A research on an energy-saving software for pumping units based on FNN intelligent control

An energy-saving scheme for pumping units via intermission start-stop performance is proposed. Because of the complexity of the oil extraction process, Fuzzy Neural Network (FNN) intelligent control is adopted. The structure of the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy neural network model is introduced and modified. FNNs are trained with sample information from oil fields and expert knowledge. Finally, pumping unit energy-saving FNN software, which cuts down power costs substantially, is presented.     

基于熵判据自组织模糊神经网络的混沌时间序列预测

在自组织模糊神经网络(SOFNN)算法的基础上提出了一种基于熵判据的改进算法。依据动态自适应方式建立模糊神经网络,采用误差均方根判据和误差熵判据相结合的修剪策略,对网络进行剪裁,去掉对网络输出贡献小的节点。算法的主要优点在于:能够自动地决定神经模型的结构并得出模型的参数,而不需要对神经网络和模糊系统有深入的理论知识,算法具有非常高的预测精度,并且通过修剪策略提高网络的泛化能力。应用该算法对典型的混沌时间序列Mackey-Glass序列进行了研究,结果表明,应用新的修剪策略后,算法精度及泛化能力进一步提高,并且需要的先验知识少,更适合于实际应用。     

T-S norm FNN controller based on hybrid learning algorithm

Aiming at the problems that fuzzy neural network controller has heavy computation and lag,a T-S norm Fuzzy Neural Network Control based on hybrid learning algorithm was proposed.Immune genetic algorithm (IGA) was used to optimize the parameters of membership functions (MFs) off line,and the neural network was used to adjust the parameters of MFs on line to enhance the response of the controller.Moreover,the latter network was used to adjust the fuzzy rules automatically to reduce the computation of the neural network and improve the robustness and adaptability of the controller,so that the controller can work well ever when the underwater vehicle works in hostile ocean environment.Finally,experiments were carried on " XX" mini autonomous underwater vehicle (min-AUV) in tank.The results showed that this controller has great improvement in response and overshoot,compared with the traditional controllers.     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波，基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器．该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系，针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除．用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比．结果表明：模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声，还是二者的混合噪声，其滤除能力都要优于矢量中值滤波器，并且有较好的边缘和细节保持能力．     

控制图模式及其智能识别方法

控制图是现场质量控制的重要工具,使用控制图最为困难的问题是识别控制图中是否存在异常现象以及异常现象存在时的具体模式．针对这一问题展开研究,提出了基于多ANN神经网络模型与模糊化预处理的控制图模式智能识别方法．经计算机模拟和应用实践表明该方法是切实可行的。     

模糊RBF神经网络在麻醉深度控制系统中的应用

麻醉深度通常用病人的平均动脉压（MAP）值来直接反应和度量。针对平均动脉压的时变、非线性特点,提出了基于模糊RBF神经网络的麻醉深度PID控制系统。通过采用模糊RBF神经网络对检测到的平均动脉压值进行模糊化处理及神经网络辨识,从而在线整定PID控制器各个参数,以获得更好的控制效果。MATLAB仿真结果表明模糊RBF神经网络用于麻醉深度控制具有良好的动态响应性能。     

基于T-S逻辑的新型模糊神经网络模型

模糊神经网络是神经网络与模糊逻辑系统的有机结合,具有强大的自学习和自整定功能.针对目前模糊逻辑与神经网络技术在融合中存在的问题,根据模糊逻辑与神经网络的本质和内在联系,提出了一种新型的结构优化的模糊神经网络,用模糊系统理论中的Stone-W eirstrass定理证明了该网络能以任意精度逼近任意一个定义在致密集上的实连续函数.仿真实验表明该网络模型算法是可行且有效的.     

基于神经网络模型的信息融合技术

介绍了信息融合概念以及在信息融合领域中常见的BP神经网络和在此基础上发展而来的模糊神经网络和混沌神经网络,指出利用神经网络技术与信息融合技术相结合进行分析研究具有较大的拓展空间,信息融合的神经网络适用于更广泛的领域.     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7 a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

具有混沌机制的模糊神经网络非线性系统建模研究

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经网络对非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明,所设计的引入型模糊混沌神经具有与混沌动力学特性同样复杂的动态特性,其对非线性系统具有很好的建模能力.     

基于模糊—神经融合的自适应模糊控制系统研究

模糊逻辑系统与人工神经网络各具优势,前者善于利用专家语言信息,后者有强大的学习能力,两者的结合可以取长补短。基于模糊逻辑系统与神经网络技术提出一种自适应模糊控制系统,其特点是模糊控制器具有多层前向网络结构。基于一种近最优的性能指标导出其参数自适应的误差反向传播算法。为了克服传统算法收敛慢的缺点,提出用模糊逻辑来调整学习过程的方法。通过倒立摆平衡控制仿真研究验证了所提出的自适应模糊控制系统及其快速学     

基于循环神经网络的OFDM系统的失真补偿

在OFDM系统的发射机部分高功率放大器常常引起发射信号的非线性失真。对角循环神经网络是一类经过修正的全连接循环神经网络,在系统动态行为的俘获方面具有明显的优势。该文引入了这类对角循环神经网络,对发射信号在高功率放大之前进行前置补偿,对网络的训练提出了梯度下降算法。该算法具有更少的RAM需求和以盲起点为初始值的更快的网络收敛速度的特点。仿真显示以该神经网络作为前置补偿,系统具有更快的收敛速度和更少的RAM。     

模糊神经网络用于非线性系统模型辨识

提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并可以得到模糊系统的初始参数。在聚类的基础上,构造一个与之相匹配的模糊神经网络,用它的学习算法来训练网络得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。同时,证明了所构造的模糊神经网络具有通用逼近能力,这个能力在模糊建模和模糊控制方面非常有用。通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。     

层次模块化模糊神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的针对铝电解故障发生机理及特点，提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法．方法利用数据处理子模块，诊断子模块，决策子模块，从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断．结果数据处理子网络实现了对数据的特征提取，优化了数据结构，将大结构的神经网络分解成多个小网络，并用决策神经网络对故障进行模式分类．结论该方法优化了大结构神经网络的学习性能，提高了故障检测的准确率，具有良好的实用价值．     

信息优化的模糊神经网络在建模中的应用研究

提出采用信息聚类－扩散的模糊神经网络（ＩＣＥＦＮ）来对小样本建立模型的理论．利用信息扩散将分类小样本信息扩散至周围信息点，从而解决神经网络在小样本上无法建模的缺陷．同时，还采用了因素程度空间来扩展输入＼输出结点，减少隐结点数，使网络进一步符合实际系统．该方法用于降水量预测，取得了满意的仿真结果．     

动态T-S递归神经网络及其应用

基于递归神经网络和模糊系统,给出了一种动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)。该神经网络用BP算法进行网络权值的学习,并在权值学习的基础上采用改进的BP算法克服局部极小。以动态系统的辨识为例进行仿真实验研究,并与一般的模糊神经网络进行了比较。结果表明,DTRFNN的辨识误差较小,取得了很好的辨识效果。该神经网络应用于某金属温度软测量时,能很好地实现温度的在线检测。