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．     

基于FNN与GA相融合的数据挖掘方法研究

模糊神经网络即具有输入信号是模糊量的神经网络,是模糊系统与神经网络相结合的产物,汇聚了二者的优点;遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。研究了基于模糊神经网络与遗传算法相融合的一种算法,在应用模糊神经网络进行数据挖掘前,应用遗传算法完成隶属函数的训练,以便更好地进行模糊神经网络学习;经过模糊神经网络学习后,提取相关规则,再次应用遗传算法,进行规则剪枝,提高数据挖掘效率。实验表明,与传统方法相比,该方法能够更快速、更加准确地进行数据挖掘,提取更精确的推理规则。     

基于FNN与GA相融合的数据挖掘方法研究

模糊神经网络即具有输入信号是模糊量的神经网络,是模糊系统与神经网络相结合的产物,汇聚了二者的优点;遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法.研究了基于模糊神经网络与遗传算法相融合的一种算法,在应用模糊神经网络进行数据挖掘前,应用遗传算法完成隶属函数的训练,以便更好地进行模糊神经网络学习;经过模糊神经网络学习后,提取相关规则,再次应用遗传算法,进行规则剪枝,提高数据挖掘效率.实验表明,与传统方法相比,该方法能够更快速、更加准确地进行数据挖掘,提取更精确的推理规则.     

基于数据融合的自适应神经网络模糊控制系统设计

基于数据融合的思想，提出一种非线性系统的自适应神经网络模糊控制器的设计方法。该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数，简化了模糊控制器的设计。用自适应神经模糊推理系统的神经网络自学习功能完成模糊控制器的设计。仿真结果表明，自适应神经网络模糊控制系统性能优于采用普通的模糊控制器的情况，为数据融合与智能系统技术在非线性系统中的应用作了有益的探索.     

基于LSFD算法的小波模糊神经网络的研究与应用

利用小波变换的多分辨率特性构造小波模糊神经网络模型,并应用在非线性系统的辨识上.在参数学习上,给出了模糊微分与李亚普诺夫稳定相结合的新算法—LSFD算法,并与梯度下降法进行了对比.通过仿真,结果表明小波模糊神经网络模型与模糊神经网络、模糊小波神经网络、小波神经网络和神经网络等模型相比,其性能指标最小,收敛速度更快,更加准确.     

模糊神经网络在电子鼻系统定量识别中的应用

提出并实现了两种类型的模糊神经网络用于电子鼻系统的定量识别。阐述了模糊神经网络用于电子鼻系统定量识别的基本原理,简要介绍了两种模糊神经网络的结构特点并进行了比较,并通过具体实例说明了模糊神经网络用于电子鼻系统的定量识别的可行性以及识别的效果。在该系统中,基于径向基网络模型的模糊神经网络的预测性能在整体上要优于基于感知器模型的模糊神经网络。     

基于模糊神经网络的5连杆双足机器人混杂控制

针对双足机器人单脚支撑期控制问题, 提出了一种新型的模糊神经网络混杂控制方法. 该种方法结合了模糊神经网络、H_∞ 控制及逆系统方法的优点. 应用了一种新的多层模糊CMAC神经网络对系统进行逼近, 一方面将模糊神经网络的构造误差看作系统的干扰, 利用H_∞ 控制对干扰进行抑制. 另一方面利用模糊神经网络对系统模型进行逼近, 为逆系统的构建和H_∞ 控制率的设计提供了有效的系统信息. 并证明了在采用本文提出的模糊神经网络和自适应算法后可以抑制 L₂ 增益.     

《智能控制系统——模糊逻辑·专家系统·神经网络控制》简评

王耀南教授所著的《智能控制系统一模糊逻辑·专家系统·神经网络控制》一书,由湖南大学出版社出版,新华书店总店科技发行所发行。 该书系统地介绍了智能控制的基本理论和设计方法及其在计算机控制系统中的应用。全书共分11章,内容包括模糊逻辑控制、专家系统和专家智能控制、神经网络基本理论、神经网络系统辨识、神经网络智能控制系统、神经网络自适应控制系统、模糊神经网络与控制、神经网络最优控制系统,遗传算法与智能控制系统、综合智能控制系统的工程应用(工业过程控制、机器人控制、伺服控制等),附有本书的部分仿真程序清单和软件。     

模糊系统与前向神经网络的结合

1 引言模糊系统方法和神经网络技术是近年来计算智能领域研究热点,被广泛地应用于复杂系统、非确定性等难于建立比较准确的数学模型的问题,并在自动控制、计算机图像处理、语音识别、手写体识别等领域有重要应用。模糊系统与神经网络的结合也越来越受到人们的重视。模糊系统和神经网络的结合可以分为模糊系统与前向网络的结合和与反馈网络的结合两类。模糊系统与反馈网络的结合主要有模糊联想记忆、模糊     

《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介

由谭文教授和王耀南教授撰写的《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》专著,较系统地介绍了混沌系统模糊神经网络控制的基本理论和新方法、新成果。全书12章,涵盖了混沌系统的BP神经网络控制、混沌系统的RBF神经网络控制、超混沌系统的模糊滑模控制、不确定混沌系统的模糊自适应控制、无穷维时滞混沌系统的混合模糊神经网络时间序列预测、混沌系统的复合遗传神经网络控制、不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制、动态神经网络的不确定混沌系统辨识与控制、基于线性矩阵不等式方法的不确定混沌系统模糊控制、不确定混沌系统的递归高阶神经网络同步控制等,具体内容如下：