结合模拟退火与规则约简的模糊系统优化方法

从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP（Back Propagation）神经网络、径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络以及经典的模糊算法WM（Wang-Mendel）在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明：该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。     

模糊神经网络技术在火灾探测信号处理中的应用

本文结合火灾探测信号的特点,提出一种将模糊神经网络应用于火灾探测报警系统的方法,实现模糊神经网络系统的自学习和自适应功能。依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并用BP算法对网络进行学习和训练。有效提高火灾报警的准确性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率。     

模糊神经网络技术在火灾探测信号处理中的应用

本文结合火灾探测信号的特点,提出一种将模糊神经网络应用于火灾探测报警系统的方法,实现模糊神经网络系统的自学习和自适应功能.依据模糊神经网络算法的要求,完成了网络结构的设计,并用BP算法对网络进行学习和训练.有效提高火灾报警的准确性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率.     

基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统

文章介绍了一种基于进化式模糊神经网络时间预测系统,它是一种快速自适应的局部学习模型;进化式模糊神经网络是一个特殊类型的神经网络,它能通过进化其结构和参数来容纳新的数据.文章重点介绍了网络结构、学习方法及创建、修剪、聚合规则节点的算法;实验结果表明:模糊隶属函数的个数,规则的修剪和聚合等训练参数,与网络的行为和预测结果有很重要的关系.     

基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统

文章介绍了一种基于进化式模糊神经网络时间预测系统，它是一种快速自适应的局部学习模型；进化式模糊神经网络是一个特殊类型的神经网络，它能通过进化其结构和参数来容纳新的数据。文章重点介绍了网络结构、学习方法及创建、修剪、聚合规则节点的算法；实验结果表明：模糊隶属函数的个数，规则的修剪和聚合等训练参数，与网络的行为和预测结果有很重要的关系。     

基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化

模糊神经网络参数学习是一个函数优化问题。针对已有优化方法收敛精度不高的缺点,提出基于文化量子粒子群算法的模糊神经网络参数优化,并将其应用于混沌时间序列预测。仿真实例结果证实了该算法的优越性。     

改进的粒子群算法优化TSFNN的交通流预测

为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S 模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行[t]分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络,能够优化网络参数配置,进而提高网络的预测精度。利用优化后的T-S模糊神经网络对实测交通流量进行预测,实验仿真表明优化的T-S模糊神经网络可有效提高交通流量预测精度,减小预测误差。     

基于插值法的对抗攻击防御算法

深度神经网络(DNN)在预测过程中会受到对抗攻击而输出错误的结果,因此研究具有防御能力的新型深度学习算法,对于提高神经网络的鲁棒性和安全性有重要的价值。文章主要研究应对对抗样本攻击的被动防御方法,提出基于插值法的对抗攻击防御算法(Interpolation Defense Algorithm,IDA),实验结果表明,本算法可以提高神经网络对于对抗样本的识别率。     

基于三层神经网络的多用量化评价系统研究

文章给出了一种基于三层神经元的多用量化评价方法,研究了三层神经网络的结构、相应的网络学习过程及其应用于模糊综合评价的计算机实现算法和应用实例。     

基于改进T-S模糊神经网络的交通流量预测

在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-s模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T_s模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-s模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到实测交通流中进行算法的有效性验证,并与传统的T-s模糊神经网络和遗传算法优化的T-S模糊神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明了该算法在交通流量预测领域的可行性和有效性。     

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.     

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T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断

针对油田抽油机井故障的特点,提出了基于T-S模糊神经网络的抽油机井故障诊断方法。即将神经网络的学习能力引入到模糊系统中,将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示,从而提高系统的学习能力和表达能力。提出了基于LM优化的BP算法以提高网络收敛速度,利用MATLAB神经网络工具箱建立模糊神经网络诊断模型,经仿真测试表明,所提出的故障诊断方法能有效地对抽油机故障识别,正确率较高、效果较稳定,可提高网络训练及诊断速度。     

A fuzzy neural network based on fuzzy hierarchy error approach

This paper presents a novel fuzzy neural network which consists of an antecedent network and a consequent network. The antecedent network matches the premises of the fuzzy rules and the consequent network implements the consequences of the rules. In the network learning and training phase, a concise and effective algorithm based on the fuzzy hierarchy error approach is proposed to update the parameters of the network. This algorithm is simple to implement and it does not require as many calculations as some other classic neural network learning algorithms. A model reference adaptive control structure incorporating the proposed fuzzy neural network is studied. Simulation results of a cart-pole balancing system demonstrate the effectiveness of the proposed method     

基于模糊神经网络火灾探测信号处理方法

针对火灾探测信号的特点,建立了火灾探测系统模型及用于处理火灾信号的模糊神经网络计算模型.利用神经网络构造模糊系统,用神经网络的自学习和自适应能力自动调整模糊系统参数,用改进的BP算法对网络进行学习和训练.根据国家标准试验火数据进行网络的学习和测试,系统误差小于试验火标准误差要求,表明了算法的有效性和可行性.     

基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究

根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。     

一种基于数据并行的过程神经网络训练算法

针对过程神经网络时空聚合运算机制复杂、学习周期长的问题,提出了一种基于数据并行的过程神经网络训练算法。该方法基于梯度下降的批处理训练方式,应用MPI并行模式进行算法设计,在局域网内实现多台计算机的机群并行计算。文中给出了基于数据并行的过程神经网络训练算法和实现机制,对不同规模的训练函数样本集和进程数进行了对比实验,并对加速比、并行效率等算法性质进行了分析。实验结果表明,根据网络和样本规模适当选取并行粒度,算法可较大提高过程神经网络的训练效率。