基于模糊神经网络的焊缝跟踪算法

将智能控制应用到焊缝跟踪系统中,采用模糊神经网络实现模糊控制的功能,提出了一种基于模糊神经网络的焊缝跟踪算法．实验结果表明,基于模糊神经网络的焊缝跟踪系统对于直线焊缝和平滑过渡的弯曲焊缝轨迹跟踪效果令人满意．     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制，但是传统的模糊神经网络是一种静态映射，不适用于动态系统的辨识，而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为．为了提高动态系统的辨识精度，提出了一种新型的动态递归模糊神经网络，并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法．仿真结果表明：由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据，对动态系统的辨识，特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识，较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果．同时，确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度．     

基于T-S模糊神经网络的凝汽器故障诊断

针对凝汽器故障的特点,提出了基于模糊神经网络的故障诊断方法．模糊神经网络是模糊系统与神经网络相结合的产物,它利用两者的长处,提高了整个系统的学习能力和表达能力,既具有学习、联想、自适应性,又能进行模糊推理．仿真结果表明,所提出的诊断方法能有效地诊断凝汽器故障,且具有良好的应用前景．     

基于模糊神经网络的刀具数据库系统设计

为使金属切削系统日趋智能化,本文以重型刀具数据库系统为对象,在分析模糊神经网络基础上,建立了基于模糊神经网络技术的刀具数据库系统模型,实现了模糊神经网络技术在刀具数据库中的应用．通过本系统,可根据加工实际要求选择合适的刀具,并可以缩短刀具的设计时间,提高加工效率、延长刀具寿命．     

船舶航向保持模糊神经网络控制器研究

将模糊控制与神经网络融合为一体,为船舶航向保持控制系统设计出一种模糊神经网络自学习控制器．计算机仿真结果表明,控制方案可行,控制系统性能良好．模糊技术与神经网络的有机结合,为复杂系统的智能控制提供了良好的手段．     

模糊神经网络及其在温度控制系统中的应用

根据模糊系统的结构,构造等价结构的神经网络,针对工程实际应用中模糊控制对于时变参数非线性系统缺乏在线自学习或自调整能力的缺陷,设计了一种增强模糊控制规则自学习能力的模糊神经网络控制器．仿真研究和模拟实验证明了方法的可行性．     

一种基于模糊神经网络的PID控制器

利用神经网络自学习自适应能力和快速计算能力,提出一种基于模糊神经网络的PID智能控制器．该系统将模糊技术、神经网络与PID控制结合起来,实现了PID控制的自适应和智能化．通过仿真实验表明,该控制方案与传统PID控制系统相比,无论是超调量还是稳定时间,效果都要好得多．     

遗传算法优化模糊神经网络的入侵检测模型

针对目前大多数的入侵检测系统存在的局限性,依据通用入侵检测框架CIDF,提出了一种利用遗传算法优化网络参数的基于模糊神经网络的入侵检测模型,分析了入侵模糊特征、模糊神经网络的学习优化问题,给出了此模型中模糊神经网络模块的训练算法．仿真实验结果表明,该检测算法可以有效地进行入侵检测,检测效率达到95％以上．     

基于自适应神经网络模糊系统的交通事故损失预测

自适应神经网络模糊系统在建立对象输入和输出关系时，与传统的数学方法不同，它是基于数据的建模．本文利用这一系统特性，建立了道路交通事故损失与交通事故次数、死亡人数和受伤人数之间的关系，提出了自适应神经网络模糊系统预测道路交通事故损失的方法，为交通事故的预测开辟了新的途径．     

模糊系统与神经网络的融合一类模糊神经网络的应用研究

本文简要提脑模糊系统及神经网络的特怀，在分析模糊系统和神经网络关系的基础上，探讨了模糊神经网络研究中模糊系统和神经网络融合的基本理论，并以简单的实例说明了应用的可行性及有效性。     

模糊神经网络系统的设计与应用研究

把模糊逻辑系统与神经网络相结合,形成结构像神经网络,功能似模糊逻辑系统的模糊神经网络系统,该系统具备了模糊逻辑系统和神经网络的优点,克服了单个系统的不足。再结合误差反向传递学习算法（BP算法）,调整模型参数及权值。最后应用模糊神经网络系统解决实际问题,经过若干次学习训练,使系统达到稳定,通过仿真结果可看出;将所设计的模糊神经网络系统应用在WTI原油价格预测中具有可行性与有效性。     

神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用

研究了神经网络-模糊推理协作系统在闸门综合自动化故障诊断中的应用,在该协作系统中,先根据模糊模型确定神经网络的结构、连接方式以及初始权值,从而构造出相应的神经网络.然后,将神经网络应用于闸门综合自动化故障诊断系统,根据系统的运行数据对神经网络进行学习训练,调整神经网络的权值来修正原始的模型,提高其准确性.经过学习训练后的神经网络模型又被转换成模糊模型,从而使分布存储在神经网络中的知识得到清晰的解释.该系统已应用于生产实践中,系统运行结果验证了该方法的有效性和可行性.     

智能控制及其应用

介绍了一些有关智能控制的基本概念,如模糊控制,自适应模糊神经控制,专家模糊系统和人工神经网络等等,并简要分析了模糊理论与人工神经网络的特点,将人工神经网络技术与PID控制相结合,用神经网络PID控制方法控制一个温控系统,从输出曲线中可见,这种方法有输出超调小、上升时间快等许多优点,为系统提供了一个优良的控制效果。     

基于模糊神经网络的汽车安全控制系统

针对国内汽车安全控制系统水平相对落后的现状,提出了一种模糊神经网络的汽车安全控制系统,采用基于标准模型的模糊神经网络作为控制器,包括输入层,模糊化层,规则层,归范化处理和输出层,应用多层前馈网络的反向传播算法网络作为学习算法,运用动态BP网络作为神经网络预测器。MATLAB仿真结果表明：该控制系统具有较好的快速性、稳定性、稳态性能以及鲁棒性。     

基于模糊—神经融合的自适应模糊控制系统研究

模糊逻辑系统与人工神经网络各具优势,前者善于利用专家语言信息,后者有强大的学习能力,两者的结合可以取长补短。基于模糊逻辑系统与神经网络技术提出一种自适应模糊控制系统,其特点是模糊控制器具有多层前向网络结构。基于一种近最优的性能指标导出其参数自适应的误差反向传播算法。为了克服传统算法收敛慢的缺点,提出用模糊逻辑来调整学习过程的方法。通过倒立摆平衡控制仿真研究验证了所提出的自适应模糊控制系统及其快速学     

神经和模糊技术在车牌识别中的应用

文章分别使用模糊控制和神经网络的方法设计车牌识别软件系统，在此基础上，构造了神经，模糊系统，用神经网络训练得到模糊集的参数的优化值，实验表明神经，模糊系统可很好地识别一般字符，此方法可推广使用到数字或其他文字图像识别中去。     

神经网络自适应模糊IDSS系统研究

提出了采用神经网线络与模糊控制相结合的方法来设计自适应ＩＤＳＳ。阐述了神经网络控制器的设计原则及其算法，给出了神经网络自适应ＩＤＳＳ的总体设计和系统结构。     

模糊神经网络故障诊断专家系统

模糊诊断和神经网络有机结合能够提高设备故障诊断技术水平，文章阐述了单症兆诊断模型及多症兆诊断模糊模型与神经网络的有机结合；论述以模糊诊断原理为根据发展的扩展神经网络子网和子节点的可塑性学习方法和以模糊模式识别理论指导学习样本的组织方法。简述基于上述模糊神经网络的诊断系统及诊断系统的生产现场实例验证。     

智能控制在铝电解槽中的应用

智能控制是一个新兴的学科领域。本文论述了神经网络专家系统,模糊控制和模糊专家系统等技术的原理及在铝电解槽中应用的策略。总结了上述系统的优缺点并提出铝电解槽采用模糊神经网络是其最佳选择。     

基于动态模糊神经网络的非线性系统辨识

在分析模糊神经网络辨识特点及现状的基础上,设计了一种适用于非线性多输入系统的辨识模型。本模型将T-S模糊模型与5层动态模糊神经网络结构相结合,通过参数学习算法优化辨识结构,对辨识模型进行反馈调节,得到的辨识精度较高。另外,对输入数据采用归一化的方法进行预处理,加快了网络的辨识速率。最后,通过仿真实例证明了该设计的有效性,为模糊神经网络辨识结构的设计提供了一种新的思路和方法。