粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法，归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展，最后，对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望，指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。  

基于BP网络的模糊Petri网的学习能力

模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets，FPN)是基于模糊产生式规则的知识库系统的良好建模工具，但自学习能力差是模糊系统本身的一个缺点．该文提出了适合模糊Petri网模型自学习的模糊推理算法和学习算法．在模糊推理算法中，通过对没有回路的FPN模型结构进行层次式划分以及建立变迁点燃和模糊推理的近似连续函数，从而把神经网络中的BP网络算法自然地引入到FPN模型中．在FPN模型上，用误差反传算法计算一阶梯度的方法对模糊产生式规则中的参数进行学习和训练．经过学习和训练的FPN具有很强的泛化能力和自适应功能．FPN模型经过训练得到的参数是有特定含义的，可以通过对这些参数的合法性分析，使得模糊产生式规则系统更加有效，也对知识库系统的建立、更新和维护有着重要的意义．  

径向基函数网络的功能分析与应用的研究

径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络权值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联。该文从径向基函数网络的结构入手,分别对其所具有的特点、权值训练、网络设计方法及其应用等方面,通过分析与实例,采用对比的方式,给予实验的验证。  

模糊神经网络技术的新近发展

本文从模糊系统与神经网络作为自适应模型无关估计器时智能特性的研究，模糊控制器的神经网络实现技术，改善神经网络学习性能的模糊控制技术，面向对象的模糊神经网络开发平台的研究等方面介绍了模糊神经网络技术的研究现状，并针对目前的模糊逻辑，神经网络，子波变换，遗传算法等的集成化技术进行了探讨，并融入了作者关于定性与定量知识有机集成的柔性核理论的基本思想。  

基于遗传算法的模糊系统优化设计方法

提出了一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法，并钭其应用到模糊系统的优化设计中。仿真结构表明，这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识，也能通过评价学习，遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点。  

用模糊模型在线辨识非线性系统

讨论用模糊方法实现非线性系统在线辨识问题.首先给出了简化的模糊规则表达 方法及其相应的自适应模糊推理,在此基础上给出了模糊模型参数在线辨识算法.最后对 非线性模型进行在线辨识,验证了本文提出的模糊模型及其在线辨识算法.  

模糊系统:挑战与机遇并存——十年研究之感悟

一直以来，模糊系统就是一个充满争议的领域．从１９９０年我进入这个领域至今已整整十个年头了．从开始刚到美国的博士生，拜师于模糊理论的创始人Ｚａｄｅｈ教授，到现在Ａｕｔｏｍａｔｉｃａ和ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ　ｏｎ　Ｆｕｚｚｙ ｓｙｓｔｅｍｓ的副主编，我、直没有离开过这个研究领域．在一个充满争议的领域内工作是艰辛的．目睹这个领域从冷变热，从普遍怀疑到基本接受，感悟甚多．这里借着这个专刊的机遇，将感悟的一些要点写出来与大家共享．由于这些观点带有强烈的个人色彩，而又是针对一些敏感且富有争议的话题，所以敬请大…  

离散模糊系统分析与设计的模糊Lyapunov方法

研究离散T-S模糊控制系统基于模糊Lyapunov函数的稳定性分析及控制器设计问 题.首先,构造出离散型模糊Lyapunov函数,模糊Lyapunov函数是系数与T-S模糊系统的模糊 规则权重相对应的复合型Lyapunov函数.然后,得到了开环系统新的稳定性充分条件,与公共 Lyapunov方法的结果相比,这一条件更为宽松.进而,基于一系列线性矩阵不等式设计出模糊 控制器.最后,仿真实例说明了该方法的算法和本文条件的优越性.  

模糊控制理论和应用的发展概况

总结了模糊控制理论发展的概况 ,介绍了模糊控制系统在实际工程中的应用 ,探讨了模糊控制当前亟待解决的问题和发展前景。  

CAI课件的综合评价研究

利用模糊神经网络提出了CAI课件综合评价的建模方法，给出了CAI课件的综合评价指标体系。讨论了怎样使用综合评价方法获得综合评价的最终结果。