模糊层次神经网络的学习算法

该文基于模糊层次神经网络模型,提出了模糊层次神经网络的比例学习算法。模拟结果表明利用该算法训练的模糊层次神经网络具有较好的非逻辑归纳能力和特征抽取能力,并且学习速度也大大加快。     

一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法，把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络，弥补了神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。经过模糊神经网络的建立和训练达到精度要求，实现了运用模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目标。     

基于模糊神经网络的网络业务分类研究

该文利用神经网络的自学习能力和模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和神经网络有机地结合起来,构造出了四层模糊神经网络,并用训练神经网络的相应学习算法训练网络,将该模型用于网络业务源特征提取与分类的研究中,并与单纯的神经网络算法相比较。计算机仿真结果表明,模糊神经网络方法比神经网络算法更优越,该文的研究结果为解决网络业务源特征提取与分类奠定了基础。     

Levenberg-Marquardt算法在T-S型模糊RBF神经网络训练中的应用

为了提高T—S型模糊RBF神经网络的训练效率,把Levenberg—Marquardt算法引入到T—S型模糊RBF神经网络的训练过程中,提高了网络训练的收敛速度,减小了训练过程陷入局部极小点的概率,然后基于这种算法推导出T—S型模糊RBF神经网络的快速训练算法,即混合学习算法。最后通过实验验证了这种算法的有效性和实用性。     

模糊小波神经网络的研究及其应用

针对小波神经网络训练时间较长且易陷入局部极小值的缺点,文章提出了将小波神经网络融合模糊算法的方法,并建立了模糊小波神经网络模型及其训练算法,给出了该模型在变频调速系统故障预测中的应用实例。应用结果表明,模糊小波神经网络提高了网络训练速度,达到了优良的函数逼近效果。     

一款可编程语音处理器的设计与应用

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补了神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足.经过模糊神经网络的建立和训练达到精度要求,实现了运用模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目标.     

基于PSO和BP复合算法的模糊神经网络控制器

为了克服单独应用粒子群算法（PSO）或BP算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种训练模糊神经网络参数的PSO＋BP算法。该算法将二者相结合,即在PSO算法中加入一个BP算子,以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高其收敛速度、训练效率和提高该模糊神经网络控制器的控制效果。最后的仿真实验结果验证了该基于PSO＋BP复合算法的模糊神经网络控制器的有效性和可行性。     

训练模式对的摄动对折线模糊神经网络稳定性的影响

引入折线模糊数及其扩张运算,针对折线模糊神经网络,定义折线模糊数的最大摄动误差、训练模式对的γ摄动等概念,并基于纠错规则设计该网络连接权的学习算法.其次,当转移函数满足Lipschitz条件和训练模式对发生γ摄动时,在定义折线模糊神经网络对训练模式对摄动的全局稳定性的基础上,应用归纳法证明三层折线模糊神经网络的连接权具有稳定性,进而获得该网络关于训练模式对的γ摄动也具有全局稳定性.最后,通过模拟实例说明训练模式对的摄动对该网络稳定性的影响.     

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。     

基于退火BP神经网络的模拟电路故障诊断方法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断中存在的固有缺陷,提出模拟退火(simulated annealing,SA)算法与BP算法相结合的神经网络故障诊断方法,发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练收敛速度慢和陷入局部极小;应用MATLAB编写程序对一典型模拟电路的仿真故障样本进行训练,在其它初始条件都相同的情况下,基于提出的算法神经网络比传统BP算法神经网络训练收敛速度快且诊断精度高,是一种新的有效的模拟电路故障诊断方法。     

基于递阶遗传算法模糊加权神经网络的模糊规则自动获取

针对模糊规则的自动获取一直是模糊系统的一个瓶颈问题，提出一种基于递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合的模糊加权神经网络学习新算法，利用该算法同时优化模糊加权神经网络的结构和参数，最后说明了从网络中提取模糊规则的方法，从而自动获得最优的模糊规则。分析和实验结果表明，本文方法在规则提取和分类准确性等方面比其他方法更好。     

模糊神经网络技术综述

首先讨论了模糊神经网络协作体的产生和优越性，随后将模糊神经网络划分为狭义模糊神经网络、用模糊逻辑增强网络功能的神经网络和神经模糊系统，并分别介绍了各自的网络结构和学习算法，最后介绍了模糊神经网络的工业应用．     

一种基于RBF网络提取模糊规则的算法实现

径向基函数网络和模糊推理系统在一些柔和的情况下具有等价的功能，因此可以利用神经网络的学习算法来调节模糊系统的参数，学习后的模糊系统具有自学习和自组织性，但是削弱了模糊系统的可解释性。将模糊逻辑推理与神经网络控制技术相结合，分析了一种改进的径向基函数(RBF)神经网络结构，这种模糊神经网络结构能够有效地表达模糊系统可解释性这一突出特点，也使模糊系统具有了较好的自学习和自组织能力、通过VC 实现了基于这种RBF网络结构提取模糊规则的算法，并进行了仿真实验，仿真结果表明该算法是比较有效的。     

基于模糊规则自动生成算法的茶味觉信号识别

在充分研究了模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上，给出一种能够自动生成模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型。通过茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性。     

Guided Neural Network Learning Using a Fuzzy Controller,with Applications to Textile Spinning

We apply neural networks to build a metamodel of the relation between key input parameters and output performance measures of a simulated textile spinning plant. We investigate two different neural network estimation algorithms, namely back-propagation and an algorithm incorporating a fuzzy controller for the learning rate. According to our experience, both algorithms are capable of providing high-quality predictions. In addition, results obtained using a fuzzy controller for the learning rate suggest a significant potential for speeding up the training process.     

基于神经网络和模糊逻辑的工业过程故障诊断与报警系统

用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法 过程监控与报警,仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统.研究表明基于径向基函数神经网络 模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力,可识别多回路故障.     

基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制

讨论了快速路匝道系统中智能控制技术问题。针对匝道系统特点,分析了模糊控制、人工神经网络、遗传算法的适用性,提出了一种基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制方案。在该方案中,对模糊控制输入输出数据进行线性修正,使用修正后的数据完成遗传神经网络训练,并用神经网络代替模糊控制器对匝道系统进行控制。给出了神经网络结构和遗传算法流程,并结合宏观交通流模型进行系统仿真。仿真结果表明,与模糊控制相比,控制效果显著提高。     

基于模糊加权神经网络的模糊规则自动获取

如何实现模糊规则的自动获取一直是模糊系统中的一个难题，文中在充分研究了模糊加权神经网络和遗传算法的基础上，给出了一种能够自动获取模糊规则的剪枝算法，并以此建立了新的网络模型。模拟结果验证了该模型的有效性。     

模糊神经网络在非线性短期负荷预测中的应用

为提高负荷预测精度,提出了一种新的4层模糊神经网络短期负荷预测模型.该模型将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,使模糊推理和解模糊均通过神经网络来实现.选取的隶属函数使神经网络权值有一定的知识表示意义,并通过模糊化层将输入特征量转化为模糊量.在模糊推理层提出了两种不同的算法来完成模糊推理,然后从中确定出模糊取小算法预测效果更好.最后在输出层通过适当的解模糊得到确切的预测输出值.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊神经网络的畜禽疾病诊断系统的研究

文中结合模糊数学的隶属度、知识的表示、知识的获取、知识的推理、神经网络和统计方法中的最大似然估计理论建立了一个畜禽疾病诊断的医疗专家系统模型，通过把推理规则模糊数值化的值作为神经网络的权重，利用神经网络模拟计算对畜禽所患疾病作出正确的诊断。本诊断系统以指导兽医新手为目的，诊断结果的准确率达90％以上，具有较好的实际应用价值。