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模糊B样条基神经网络磁共振图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能. 相似文献
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为了减少不准确数据对模糊系统的影响, 本文利用准均匀B样条小波方法光顺了B样条模糊系统. 首先将B样条模糊系统的多分辨率表示转化为准均匀B样条函数的多分辨率表示, 接着利用准均匀B样条小波分解方法对相应的准均匀B样条函数进行分解就得到了一系列光顺性逐渐增强、规则个数逐渐减少的模糊系统, 即基于小波方法的光顺B样条模糊系统. 最后, 仿真结果表明, 小波方法光顺的B样条模糊系统构造的模糊控制器在改善原来B样条模糊系统构造的模糊控制器性能的同时, 大大提高了原来控制器的运行效率. 相似文献
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用B样条神经网络设计自适应模糊控制器* 总被引:6,自引:1,他引:5
本文提出一种可用于设计自适应模糊控制器的模化B样条神经网络,并给出了合适的训练算法。由于这种网络在每次训练时仅需对少量权重进行调整,因此构成的模糊控制器学习速率快,可应用于过程控制中。本文最后以电厂中过热汽温的控制为例,说明本文的设计方法是有效的。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于B样条隶属函数的模糊推理系统 总被引:1,自引:1,他引:0
隶属函数和推理规则的确定是模糊推理的难点。通过研究模糊推理过程和B样条函数的特性,对应用B样条函数拟合模糊隶属函数进行推理的方法进行改进。通过对误差极值点、曲率极值点的计算和筛选,得到B样条函数的型值点。反算求得控制点之后,通过自适应增加控制点对曲线进行调整,增加曲线对隶属函数的拟合度,解决了B样条函数对隶属函数的拟合问题。建立B样条推理规则,构造实现了B样条推理系统,并求出该系统的最终结果为B样条超曲面。最后,通过实验验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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A B-spline backstepping controller is proposed for a class of multiple-input multiple-output (MIMO) nonlinear systems. The control scheme incorporates the backstepping design technique with a B-spline neural network which is utilized to estimate the system dynamics. The B-spline neural network has the advantage of locally controlling its output behavior compared with other neural networks; therefore, it is very suitable to online estimate the system dynamics by tuning its interior parameters, including control points and knot points. Based on the mean-value theorem, the derivative of B-spline basis functions in relation to parameters can be estimated to online adjust these parameters. In addition, the validity of the proposed scheme is verified through an experiment on a servo motor system which is controlled by the output voltage of the Buck DC-DC converter. 相似文献
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This paper proposes a new way of digital hardware implementation of nonlinear activation functions in feed-forward neural networks. The basic idea of this new realization is that the nonlinear functions can be implemented using a matrix-vector multiplication. Recently a new approach was proposed for the efficient realization of matrix-vector multipliers, and this approach can be applied for implementing nonlinear functions if these functions are approximated by simple basis functions. The paper proposes to use B-spline basis functions to approximate nonlinear sigmoidal functions, it shows that this approximation fulfils the general requirements on the activation functions, presents the details of the proposed hardware implementation, and gives a summary of an extensive study about the effects of B-spline nonlinear function realization on the size and the trainability of feed-forward neural networks. 相似文献
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本文使用有序神经网络和改进的模糊控制器构成了一种新型的神经模糊预测控制方法,有序网络学习速度快,所需神经数目少,用事先训练好的有序网络代替传统的预测模型,以期增强输出预测的准确性;同时,用一种改进的模糊控制器原有的PID控制器,增强系统的鲁棒性。仿真结果表明,所提出的神经模糊预测控制方法可以获得理想的控制效果。 相似文献
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几种局部连接神经网络结构及性能的分析与比较 总被引:4,自引:0,他引:4
对人工神经网络中的局部连接网络进行了综合研究,比较和分析了CMAC、B样条和RBF这3种用于函数逼近的局部网络的性能。还分析了以ART-2为代表的局部网络中用于模式识别的网络结构及功能。最后在对以上几种网络进行模糊化的基础上,讨论了相应模糊神经网络的性能,为选择和应用局部神经网络提供了一定的依据。 相似文献
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对基于人工神经网络的模糊系统进行研究,建立了一种可调整的模糊系统模型,并且在智能汽车控制器中得到了运用。通过神经网络对输入的经验值进行学习、调整来获得模糊系统控制的新参数。经计算机仿真,并与传统模糊控制模型相比较,小车绕开障碍的性能得到了明显的改善,是一种比较理想的模糊系统模型。 相似文献