基于模糊神经网络骨素pH值软测量

针对明胶中和工序骨素人工检测pH值严重滞后的问题,提出了模糊神经网络pH值软测量方法。确定与骨素pH值最相关影响因素,结合模糊C均值聚类和BP算法对模型结构及参数辨识,在matlab环境下进行仿真,仿真结果表明,模糊神经网络模型具有很好的学习能力和泛化能力,能大大提高测量的精度,可实现在线检测骨素pH。     

基于模糊神经网络的COD软测量技术的研究

针对现在污水处理过程中监测水质的设备与技术比较落后,原始的实验室化验方法会造成时间的严重滞后,不能及时的反馈信息保证产品的质量,可能会造成一些严重的后果;采用了一种基于模糊神经网络(FNN)软测量技术的方法,充分利用神经网络的非线性映射能力、学习能力、并行处理能力和容错能力,以及模糊逻辑系统处理不确定性的能力等优势;将两者有机结合起来,组成在功能上更加完善和强大的模糊神经网络,以此进行建模,实现对污水处理中难测水质指标-化学需氧量(COD)的在线监测。     

基于改进模糊神经网络的软测量建模方法

提出了一种改进的模糊神经网络软测量建模方法，采用规则化的平均输出隶属度函数作为模糊基函数进行反模糊化运算；在训练网络时,部分参数采用Levenberg-Marquardt算法来训练，另一部分采用一阶梯度下降法．最后用该建模方法建立了聚合反应中熔融指数的软测量模型，并与一般的模糊神经网络软测量模型进行比较．结果表明改进的模糊神经网络对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性，同时还能达到指定的预测精度，很适合工程应用．     

基于自适应模糊聚类的神经网络软测量建模方法

提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法．该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正，降低了计算量，提高了建模精度．将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明，它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题。     

基于BP神经网络的电机转矩软测量研究

本文将在化工领域广泛使用的软测量技术应用来进行异步电机转矩测量。根据感应电动机的数学模型，提出了仅用葶于神经网络的电机定子电流的电磁转矩辨识方法，实现异步电机转矩的软测量。用改进的BP算法对神经网络进行学习和训练，构建了适合电机转矩观测的多层前馈神经网络，仿真研究表明：基于神经网络的电机转矩辨识模型具有良好的性能。     

基于神经网络的过程软测量

提出基于神经网络的软测量技术的一般框架,并针对一个实际的催化裂化装置,采用多层前向网络和推广随机逼近算法对粗汽油干点的软测量进行了研究.理论分析和模拟表明,该模型可以很好地描述实际对象特性.     

基于神经网络的软测量技术及应用

软测量是一门新兴的工业技术，它借助现代估计理论构造模型推断出工程上难以检测的变量。本文提出了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的软测量技术，并且结合工艺机理分析和过程数据关联，对其在轻柴油凝固点软测量的应用进行了研究。结果表明，RBFNN的良好的非线性动态建模能力使其在软测量中具有很大的应用潜力。     

基于模糊免疫算法的溶剂脱水塔软测量

在实数编码免疫算法的基础上引进了模糊控制技术,对免疫算法中的两个关键参数实现了模糊自适应调整,很好地解决了基本免疫算法中收敛精度低和寻优速度慢的缺点。模糊免疫算法被用于优化BP神经网络的结构和参数。结果表明,不但网络的结构得到控制,而且泛化性能有了较大的提高;同时,算法在优化神经网络上的有效性也在溶剂脱水塔醋酸浓度软测量建模中得到很好地证实。     

基于神经网络的通用软测量技术

基于神经网络的通用软测量技术１）王旭东邵惠鹤（上海交通大学自动化研究所上海２０００３０）关键词软测量,ＲＢＦ神经网络,竞争学习,精馏塔．１）国家自然科学基金资助项目．收稿日期１９９６－１２－０３１引言目前建立软测量模型有多种方法,但是还缺乏通用性,通...     

基于模糊聚类分析的多模型软测量技术及其应用

提出基于多模型的思路，在软测量技术中采用模糊聚类的方法将数据样本进行分类，用分类建模的方法对不同数据组分别进行基于神经网络的建模。给出了工业仿真实例，取得了满意的效果。     

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．     

一种基于模糊加权型推理法的模糊神经网络

本文在Ｍａｍｄａｎｉ模糊推理法的基础上,给出了改进的模糊加权型推理法－广义模糊加权型推理法。     

基于模糊自适应谐振网的多源遥感图像融合方法

介绍模糊自适应谐振网在多源遥感图像融合的应用.详细分析模糊自适应谐振网聚类算法的步骤和特点,并比较模糊自适应谐振网和一般模糊极小-极大网的差异.实验证明模糊自适应谐振网的自适应稳定性佳,其聚类速度优于一般模糊极小-极大网,而一般模糊极小-极大网聚类精度较好,对训练区域的依赖性较强.     

一个基于模糊神经网络的模式分类系统

目前,基于神经网络的分类系统在许多领域得到了越来越广泛的应用。但是,该系统大多采用的是离线自适应机制,即神经网络需学习新的分类知识时,要重新训练神经网络,从而大大增加神经网络的训练时间;对于重叠分类,一般是构成一个贝叶斯分类器。然而,贝叶斯分类器的构成需要关于分类数据的概率密度函数的先验知识,而这些知识常常在模式分类前是难以获得的。为了解决这些问题,文中根据模糊集合理论,提出了一种基于模糊神经网络     

基于模糊神经网络的专家系统及应用

专家系统前景广阔，但其进一步发展必须引入其他先进技术，神经网络和模糊系统是解决知识获和经验性知识的不确定性等传统专家系统的“瓶颈”问题的全新途径。     

一种基于NFCS形态的模糊神经网络的学习算法

神经网络与模糊逻辑协同系统（NFCS）是神经网络与模型系统深度融合的一种形态，传统的BP算法也可作为NFCS的学习算法，但收敛性能不佳，针对NFCS形态的模糊神经网络提出了BP算法的一种新的改进算法（NFCS－BP），即在误差传播时不仅改变网络的连接权值，同时也改变模糊逻辑神经元模型的补偿参数，首先介绍了NFCS的协同机制和典型结构，然后详细推导了改进算法的迭代公式，实践证明，与传统BP算法相比，该算法具有收敛性能好，函数逼近精度高的优点。     

基于遗传算法的模糊神经网络股市建模与预测

提出一种基于模糊神经网络的股票市场建模与预测方法，并采用遗传算法训练网络权值及模糊子集的划分，对于上证指数及个股的建模与预测结果表明，该方法具有很强的学习与泛化能力，在处理诸如股票市场上这种具有一定程度不确定性的非互性的建模与预测方面有很发的价值。     

基于神经网络的自适应模糊控制器

本文提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器，控制器为５层前向结构，其输入和输出均为数值量。根据给定的训练数据，通过学习算法，能够实现前件参数和后件参数的辨识，提取控制规则，最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性。     

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。