多模糊条件的知识推理方法的应用

针对多模糊条件问题,提出一种基于模糊逻辑与神经元网络相结合的解决方法,同时以一个具体的系统为例,叙述了解决问题的流程。     

基于改进神经网络的数据挖掘

本文提出了基于改进的模糊逻辑神经元网络算法的FCM算法,在随机蛤出的初始聚类中心的试验中具有很好的性能。     

基于模糊神经元网络的智能车辆个性自动驾驶系统的设计与实现

介绍了一种利用模糊神经元网络实现车辆自动驾驶的设计方案.其基本设计思想 是首先通过模糊逻辑描述驾驶者的驾驶行为,然后利用驾驶者实际驾驶时采集的车辆运行情 况作为训练数据,通过神经元网络的自学习功能修改和改进模糊控制所需的输入/输出信 号的隶属度函数以及模糊推理的运算关系,做到简单控制实现与复杂学习算法的有效结合, 从而实现模糊神经元控制.本方案为智能车辆实现个性化自主或辅助自动驾驶提供了一种非 常有效的机制.     

一种新的模糊神经元网络学习方法

提出了一种模糊神经元网络的学习算法即利用多 层多层模糊IF/THEN规则表达专家知识的神经网络学习方法，在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中，采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值，提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构。该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类，工程实验表明，此学习算法是切实可行的。     

单片模糊控制器与智PID的实现

模糊逻辑是处理非精确输入与系统非线的强有力处理方法，便于迅速开发鲁棒性控制系统。本文介绍隶属函数、模糊变量、模糊逻辑规则等基本概念，以及单片模糊逻辑控制器的原理与结构，然后以实现智能ＰＩＤ控制为例，系统地叙述了单片模糊逻辑控制器的应用与优点。     

多资料水淹层识别的模糊神经网络模型研究

该文研究了利用多资料识别水淹层水淹等级的模糊神经元网络自适应模型,模型由若干个规则网络和适用度网络组成,汇合了神经网络与模糊逻辑的优点,具有非线性系统的逼近能力。通过相关性分析和反复测试,最终选择13个参数作为输入参数,水淹层的含水饱和度作为输出参数,实际资料的检验证明该算法明显改进了识别效果。     

串联型模糊神经网络PID控制器的设计

该文提出了一种串联型模糊神经网络PID控制器的设计方法 ,该方法利用人工神经元网络的聚类功能来对反馈回来的误差输入量进行分类 ,然后串联一个模糊控制器 ,并根据人工神经网络的分类结果来构造模糊规则库 ,使整个控制器既具有PID调节的功能 ,同时避免了神经元网络的发散问题 ,并解决了模糊规则库构造的困难 ,从而实现对PID控制器参数的智能调节。     

模糊遗传算法综述

本文介绍了遗传算法发展的一个新方面一基于模糊逻辑的模糊遗传算法，分两方面加以综述：用模糊逻辑控制遗传算法的遗传操作及参数设置的思想和方法，模糊编码及模糊交叉的策略。同时指出了各种方法的特点以及今后的研究方向。     

模糊逻辑系统设计分析

模糊逻辑是以模糊理论为基础，允许用语言和了表示操作和控制规律。实际它比数学方法更好，用直观方法代替复杂数学模型。我们提出一简单模糊系统，说明如何将模糊逻辑引入到该系统中。范例概念直接了当，论文目的不在于设计一个交通灯，而在于说明如何设计一个模糊系统。     

模糊逻辑原理及应用浅说

模糊逻辑原理及应用浅说模糊逻辑能否普及应用于微处理器系统的问题，业界早已不存怀疑，大家关心的只是模糊逻辑将于何时成为主流。模糊逻辑其实是一种多值逻辑，可以将由电脑控制的产品像人类决策一般，作出有“灰度级”的决定，与传统电脑逻辑只限于回答“是”或“否”...     

心电图的智能识别技术

模糊逻辑、神经网络是人工智能的重要分支,它们从不同角度、在一定程度上模拟了人类智能。本文先后将模糊逻辑、神经网络以及模糊神经网络技术用于心电图识别,获得了良好的效果。在模糊识别方面,从模糊识别矩阵的建立到模糊输入向量的确定,是针对此类具体问题的多传感器模糊信息融合算法,既综合考虑了各输入变量的作用,又突出了识别的主要依据。本文还给出了神经网络识别的三种试验结果及其与模糊神经网络识别的对比。模糊神经网络既充分发挥了神经网络的学习功能,又充分发挥了模糊逻辑的推理功能,因此具有很高的识别精度。     

三级倒立摆的加权变量模糊神经网络控制

为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型摸糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani型控制器的仿真对比,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。     

模糊神经网络技术综述

首先讨论了模糊神经网络协作体的产生和优越性，随后将模糊神经网络划分为狭义模糊神经网络、用模糊逻辑增强网络功能的神经网络和神经模糊系统，并分别介绍了各自的网络结构和学习算法，最后介绍了模糊神经网络的工业应用．     

A Fuzzy Inference Network Model for Search Strategy Using Neural Logic Network

In this paper, a fuzzy inference network model for search strategy using neural logic network is presented. The model describes search strategy, and neural logic network is used to search. Fuzzy logic can bring about appropriate inference results by ignoring some information in the reasoning process. Neural logic networks are powerful tools for the reasoning process but not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides the reasoning process capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct a fuzzy inference network model based on the neural logic network, extending the existing rule inference network. And the traditional propagation rule is modified.     

基于补偿神经网络的航空电子故障智能诊断系统及应用

针对航空电子系统中故障诊断的问题，提出一种将神经网络中的BP算法与模糊逻辑系统相结合、自动产生并自动修正模糊规则的自适应的模糊逻辑推理机。通过函数逼近仿真分析和航空电子系统故障诊断的实际应用，证明此方法简单有效，故障诊断的精度高，取得了较好的效果，具有一定的应用前景。     

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。     

神经网络模糊推理系统在火灾探测中的应用

提出了一种用于火灾自动探测的神经网络模糊推理系统，它采用前馈神经网络对火灾探测器信号进行处理，神经网络输出的火灾概率经模糊推理系统判决，输出火灾报警信号。这种方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点，实验表明这种系统能够准确探测火灾并减少了误报警。     

神经网络和模糊逻辑在基于Agent的Web搜索系统中的应用研究

文章提出了一种利用神经网络和模糊理论技术的多Agent信息查找方法。它利用神经网络的方法自动地处理基于Agent的信息搜索和选择,利用模糊逻辑的理论处理Agent间通信和协作过程的不确定性和灵活性。该方法有效地增强了Web中信息搜索的精确性。     

几种模糊神经网络系统关系的对比研究

本文对几种不同结构形式的模糊神经网络系统 ,从不同的模糊逻辑算式入手,对所具有的功能、不同的表达式及其相互之间的关系式,以 及所表现出来的优缺点进行深入的分析与对比研究,从而揭示模糊逻辑系统的实质内容,为 选择和应用模糊神经网络的设计方法提供一些作者的见解．     

模糊神经网络及其在智能控制中的应用

文章介绍了处理不精确信息的模糊逻辑、模糊推理、模糊神经网络构造等方法，给出了一个在智能控制中的实例。