ANFIS实现的模糊神经网络在交通信号配时优化中的应用

提出一种使用Matlab中的ANFIS模糊神经网络(FNN)工具箱来对传统的模糊控制器进行参数优化的方法，改善了控制器中的隶属度函数形状及分布，并应用于城市单交叉路口的多相位信号配时上．仿真实验证明所提出的算法可以降低车辆平均延误时间，保证车队更顺畅地通过交叉路口．     

变尺度搜索遗传算法在神经网络训练中的应用

为解决传统的BP学习算法因采用梯度搜索技术而具有的收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点，提出了一种基于多参数空间快速搜索遗传算法的网络权值优化方法.该方法采用误差均分的变尺度搜索技术来训练网络权值，将网络权值的训练转化为多参数空间的寻优问题.训练实例对比结果表明，由于采用了并行计算及变尺度搜索技术，该算法不仅收敛速度快，网络逼近精度高，而且能实现全局最优，克服了BP算法易于陷入局部极小的问题，说明了该方法的有效性.