基于Pi-Sigma神经网络的高木一关野模糊系统用于数据关联计算的建模

本文首先提出了高木-关野模糊系统的混合PiSigma神经网络实现方法和技术,然后研究了其在数据关联建模中的应用。实验结果表明,本文的方法不失为一种解决数据关联计算建模问题的新方法。     

人像变换的图象处理方法研究

本文研究基于径向函数的图象扭曲算法和边缘检测算法，在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，编程实现人像变换的图象处理系统。同时，对给出的人像采用了基于知识的控制搜索策略。根据所选择的面部表情，搜索出与之相关的部位边界，对其进行扭曲变形，使之接近于自然的脸部表情。     

完全覆盖在泛关系模式分解和设计中的应用

本文将关系模式分解得到的一组子模式的属性集看成是与相容类甚至完全覆盖有关的属性集合分解，探讨在一定的条件下，寻找新的子模式的方法，得到一组有用的判定定理结果。     

模糊推理的合成规则及其合成运算的选择研究

本文首先提出当知识库中含有多条取自于同论域上的模糊推理规则时，应用通常的六条合成推理规则所推得的结论将随着模糊推理规则数的增多而越来越偏离真实度这一问题。本文针对该问题对通常的六条合成推理规则及其三角模下的六条推广合成推理规则进行了理论比较研究，并对合成运算进行了比较研究。研究表明：合成推理规则（或Ｒ￣４）以合成运算ｍａｘ－Ｔ０是克服上述问题的最佳选择。这一重要结果对于模糊知识库的设计具有指导意义。     

个体自适应变异遗传算法

该文从染色体个体个性化和染色体编码基因位个性化两个方面对标准变异算子进行改进,提出了个体自适应变异遗传算法。通过给不同个体不同基因位分别赋予不同的变异概率,提高变异操作的效率,加快收敛速度。实验表明,个体自适应变异遗传算法的性能明显优于标准遗传算法。     

目标移植的模糊启发式搜索算法研究

本文针对目标移动的模糊搜索问题，提出了独创的模糊搜索机制，并进而提出了模糊启发式搜索算法ＦＭＧ。文中证明了，在一定的假设下，算法ＦＭＧＡ将最终找到不断移动的目标。     

用进化RBF神经网络控制Rossler混沌系统

本文提出一种基于改进进化规划 (IEP)的 RBF神经网络控制 Rossler混沌系统的新方法 .IEP采用两层编码的染色体结构 ,上层结构基因串是二进制编码 ,可进行交叉和变异的遗传操作 ,下层参数基因串是实数编码 ,只进行 EP的变异操作 ;此外 ,使用联赛选择法和遗忘策略 ,该学习算法能同时获得 RBF神经网络的拓扑结构和参数 .把 Rossler混沌系统控制到所需周期轨道上去的实验结果 ,证明了算法的有效性     

关于广义模糊CMAC学习收敛性的理论结果

提出了广义模糊CMAC(cerebellar model articu lation controller)神经网络,并导出了其学习的充分条件.最后,证明了广义模糊CMAC在 平方误差意义下的学习收敛性.研究结果为广义模糊CMAC的广泛应用提供了基础.     

模糊推理规则的模糊关系的学习算法AL

针对模糊推理规则中的模糊关系Ｒ通常难以确定问题，本文依据Ａｍｅｒｉ的监督式学习过程，运用ｍａｘ．ｍｉｎ的近似函数来克服ｍａｘ．ｍｉｎ不能直接求导问题，并进而提出了模糊关系Ｒ的学习算法ＡＬ。算法ＡＬ是一个迭代学习算法。     

层次模糊系统的全局逼近性质及其与多子波神经网络关系研究

该文首先讨论了B样条基函数的特性,在此基础上证明了基于B样条隶属函数的层次模糊系统(HBFS)是全局逼近器这一重要结论。与此同时,根据基于B样条隶属函数的层次模糊系统与多子波神经网络在逼近问题上的等价性,我们对于多子波神经网络是否为全局逼近器这一问题给出了一种全新的证明方法,以上工作为HBFS的实际应用提供了坚实的的理论基础。