一种基于模糊BP神经网络的TDOA定位算法

提出了一种以TDOA量测作为网络输入,定位目标三维空间坐标估计值作为网络输出的模糊BP神经网络定位算法。描述了基于模糊神经网络进行定位的模型结构以及关于BP神经网络待调整参数的递归学习算法。通过仿真实验,分析了输入层节点数目和模糊If-then规则数目对定位精度的影响并将提出的算法与CRLB进行了比较。     

一种基于Rough Sets和模糊神经网络的规则获取的方法

该文提出了一种基于RoughSets思想获取初始规则,并通过模糊神经网络优化,最后再进行简化获取模糊规则,及模糊系统参数学习的方法。并通过实例进行了自动列车运行系统仿真。文中还基于上述实例,将这种基于模糊神经网络的学习与控制方法与标准的BP网络和基本的模糊系统方法进行了比较,并总结了这种方法的特点。结论表明,该文所提出的模糊规则生成和模糊系统学习方法是行之有效的。     

非线性系统模糊神经网络变结构自适应控制

在非线性系统的模糊动力学模型基础上,提出一种模糊神经网络变结构自适应控制器;网络的结构根据非线性系统特性动态构成,基于该网络提出非线性预测器,基于梯度法提出了一种网络参数学习算法,并分析了收敛性及其性质。将网络预测器与参数学习算法相结合,构成自适应控制算法,证明了算法的收敛性。仿真结果证实了算法的有效性。     

具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用

本文在多层前馈神经网络模型基础上，引入误差动态反馈环节，从而形成一种新的具有动态补偿能力的神经网络模型。新模型的训练利用反向传播原理实现。采用该模型对非线性动态系统进行建模时，能显著提高建模精度，特别是在网络模型工作时，对新出现的输出误差具有动态补偿能力，文中给出了新网络模型的结构和学习算法，最后是仿真实例。     

一类递归RBF神经网络模型的稳定性讨论

在径向基函数神经网络（RBFNN）和递归神经网络（RNN）的基础上,提出了一类新的递归径向基函数神经网络（RRBFNN）模型,它具有两种网络模型的优点。文中对它的渐近稳定性和学习算法进行了研究,并给出相关的定理和公式。仿真结果表明了该神经网络模型在控制不稳定非线性系统（如小车－倒摆系统）具有巨大潜力。     

基于蚁群聚类的自适应神经网络算法

针对模糊神经网络结构辨识问题,提出了一种基于蚁群聚类的自适应神经网络算法。利用蚁群聚类算法确定模糊神经网络的初始结构,在网络的学习过程中,采用误差反向传播学习算法对网络的参数和结构进行优化,达到自适应调整权值参数和结构的目的。最后,针对非线性函数遥近问题进行了验证。通过仿真试验证明该方法取得了很好的结果,系统的逼近精度明显提高,而且网络的自适应能力强,并可以将其有效地用于模糊建模和控制问题的求解。     

递归复合型模糊神经网络结构研究

针对一类能够有效引入过程先验知识的复合型模糊神经网络，研究了其动态结构． 通过对复合型模糊神经网络的函数网络的第二层引入动态递归环节，使其具有动态映射能力 ，实现了对动态系统的良好响应．本文采用了动态非线性模型对其进行仿真研究，结果 表明，对于处理动态非线性系统，此动态复合模糊神经网络较之静态网络在收敛速度、预测 精度和网络规模等方面都有较大的改善．     

应用递归神经网络学习周期运动吸引子轨迹

采用递归神经网络学习非线性周期运动的吸引子轨迹．网络的拓扑结构基于非线性系统的状态空间表达式,网络权值通过时序反向传播算法调整．探讨了不同样本轨迹和网络结构对递归神经网络预测性能的影响．神经网络的性能评估建立在多条测试样本轨迹的基础上,可以更为客观地评价递归神经网络预测性能．对van der Pol方程的仿真结果表明:网络的泛化能力对训练样本轨迹的依赖性较强,从不同训练轨迹上得到的递归神经网络性能差异较大;需要选择合适的递归神经网络结构参数以提高神经网络的泛化能力．     

基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制*

针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明：该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。     

基于模糊神经网络的非线性系统模型的辨识

该文提出一种非线性系统的模型辨识方法．利用关系聚类法来进行结构辨识，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，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。     

模糊神经网络的结构自组织算法及应用

提出了一种新的模糊神经网络自组织算法,该算法能够基于输入输出数据自动进行结构辨识和参数辨识.首先采用一种自组织聚类方法建立起网络的结构和各参数的初值,然后采用监督学习来优化网络参数.通过对非线性函数逼近的分析,明了该自组织算法的有效性,并与其他算法作了比较.最后,以某污水处理厂的实际运行数据为对象,应用该模糊神经网络建立了活性污泥系统出水水质预测模型,仿真结果表明.该模型能够对污水处理系统出水水质进行较好的预测.     

运用PSO算法的自递归RBF网络建模与应用

普通三层RBF网络已经是一种较好的神经网络，为了进一步提高RBF网络的性能，在普通三层RBF网络的基础上，构建出一种运用PSO算法的自递归RBF网络。学习算法采用以梯度学习算法配合PSO算法对参数进行调整。与采用动量-梯度学习算法，且为结构为三层的RBF网络相比，提的运用PSO算法的自递归RBF网络可以在神经元较少的情况下，具有更好的泛化能力、鲁棒性和准确性。最后通过仿真实验，对算法的有效性进行了验证。     

基于动态模糊神经网络的生物工程算法研究

目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动态模糊神经网络的结构及其学习算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其学习算法的最大特点是参数的调整和结构的辨识同时进行,且学习速度快,可用于实时建模与控制。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析。仿真结果表明,动态模糊神经网络具有学习速度快、系统结构紧凑、泛化能力强等优点。     

基于模糊神经Petri网的网络入侵检测方法

针对传统的入侵检测方法存在检测速度慢、不易收敛、检测准确率低等问题,提出了一种新的适用于网络入侵检测的模糊神经Petri网(简称为FNPN)。文中首先给出了模糊神经Petri网的定义及其引发规则,然后给出了一种学习算法。该FNPN结合了模糊Petri网和神经网络各自的优点,既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力,可通过对样本数据学习来调整模型中的参数以获得系统内部的等效结构。实验证明,该方法具有更高的识别精度和更高的学习速率。     

复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网方法

针对复杂系统可靠性建模难问题,提出了一种新的适用于复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网(简称为FNPN)．文中首先给出了模糊神经Petri网的定义及其引发规则,然后给出了一种学习算法．该FNPN结合了模糊Petri网和神经网络各自的优点,既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统又具有学习能力,可通过对样本数据学习调整模型中的参数以获得系统内部的等效结构,从而计算出非样本数据的系统的可靠度．最后以一无向网络为例说明该方法是可行的．     

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.     

基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。     

基于EKF 的自组织T-S 模糊Elman 网络

针对模糊神经网络结构设计问题及模糊集在语言描述上存在的不足, 提出一种基于扩展的卡尔曼滤波(EKF)的自组织T-S 模糊Elman 网络, 并推导了网络训练算法. 分别采用递归最小二乘法和EKF 对线性参数和非线性参数进行更新; 基于模糊规则生成准则和误差下降率修剪策略实现了模糊规则的增删减. 最后通过系统辨识和污水处理建模实验, 表明了该算法在保证网络精度和泛化能力的同时, 可以有效地简化网络结构.

     

基于DRFNN的共振频率自适应反推控制

针对共振破碎机频率控制系统的不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略。建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略不确定性项的前提下,设计了基于自适应Back-stepping方法控制律。其次将电液系统中影响频率控制性能的不确定性因素定义为待估计项,采用动态递归模糊神经网络对其进行实时估计,给出了基于动态递归模糊神经网络的参数自适应律,并通过了Lyapunov的稳定性分析。仿真实验和车载测试结果表明,对于系统参数的不确定性,该方法具有较好地频率控制性能。     

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。