基于T-S逻辑的新型模糊神经网络模型

模糊神经网络是神经网络与模糊逻辑系统的有机结合,具有强大的自学习和自整定功能.针对目前模糊逻辑与神经网络技术在融合中存在的问题,根据模糊逻辑与神经网络的本质和内在联系,提出了一种新型的结构优化的模糊神经网络,用模糊系统理论中的Stone-W eirstrass定理证明了该网络能以任意精度逼近任意一个定义在致密集上的实连续函数.仿真实验表明该网络模型算法是可行且有效的.     

VC与Matlab混合编程的方法及实现

Matlab是功能强大的工程计算和数据分析软件,Visual C 是面向对象的快速开发工具.二者结合,可以开发出具有友好界面,满足工程领域应用的软件.通过Matlab6.5和Visual C 6.0的几种混合编程的方法,比较了它们的优缺点,并以实例说明.     

动态信息素更新蚁群算法在指派问题中的应用

建立指派问题的数学模型,将其转化为旅行商问题,利用蚁群算法求解此问题。蚁群算法是一种解决组合优化问题的有效算法,但同样存在搜索速度慢,易于陷于局部最优的缺陷。该文提出一种具有动态信息素更新的蚁群算法,通过具体的算例分析,表明该算法比传统的蚁群算法有更快的收敛速度和较好的稳定性。     

虚拟三维服装展示的发展历史与研究热点

虚拟三维服装展示涉及众多学科领域的技术融合,致力于产生逼真而富有动感的展示效果.20世纪80年代中后期以来,虚拟三维服装仿真技术经历了从简单织物变形形态的静态模拟到三维复杂服装动态模拟的过程.对织物以及服装的模拟主要归结于建模技术与数值方法的结合,不同的织物服装有不同的建模技术,对于同种模型,不同的数值计算方法的计算效...     

基于混合信息素递减的蚁群算法

根据蚁群算法信息素更新的特性,提出了求解旅行商问题的混合信息素递减的蚁群算法。把基本蚁群的三种不同的信息素更新方式混合在一起,同时提出了信息素递减更新的方法。新的更新方式避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。仿真实验表明了该混合算法的有效性。     

蚁群算法的理论及其应用

本文介绍了一种崭新的求解复杂优化问题的启发式算法一蚁群算法。该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程，达到求解此类问题的目的、它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其它方法结合等优点。该算法用于解决组合优化问题，如TSP，QAP，JSP等效果较好．     

模糊神经网络及其在智能控制中的应用

本介绍了一门新兴学科——模糊神经网络，给出了其在智能控制中的几种应用，指出了今后研究中有待解决的许多问题，并对模糊神经网络将来的发展与应用作了展望。     

VC与Matlab混合编程的方法及实现

Matlab是功能强大的工程计算和数据分析软件,VisualC++是面向对象的快速开发工具。二者结合,可以开发出具有友好界面,满足工程领域应用的软件。通过Matlab6.5和VisualC++6.0的几种混合编程的方法,比较了它们的优缺点,并以实例说明。     

惯性权重正弦调整的粒子群算法

通过对标准粒子群算法中惯性权重的分析,提出了一种惯性权重正弦调整的粒子群算法。运用差分方程对粒子速度变化过程和位置变化过程进行分析,得到了粒子群算法的收敛条件。通过对4个典型的函数的测试,实验结果表明该方法在收敛速度和全局收敛性方面都比标准粒子群算法和随机惯性权重粒子群算法有明显改进。理论分析和仿真实验验证了新算法的正确性和有效性。