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智能控制的模糊神经网络技术的研究现状与前景展望 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从模糊系统与神经网络作为逢应用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及神经网络学习的模糊视网络技术等方面,详细地介绍了目前关于智能控制的模糊神经网络技术的研究现状,同时亦融入了作者关于此课题的一些思想,并对模糊神经网络的研究趋势进行了简单预测。 相似文献
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模糊神经网络的交叉研究 总被引:13,自引:0,他引:13
介绍模糊神经网络交叉的基础与途径,从基于神经网络的模糊逻辑系统和用模糊逻辑增强的的神经网络两个方面介绍了模糊神经网络交叉研究的具体实现,最后指出模糊神经网络交叉的未来方向。 相似文献
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提出了一种基于去模糊优化的模糊神经网络控制器及模糊神经网络的遗传学习算法.利用遗传算法优化包含控制器性能的指标来离线寻找最优的模糊神经网络控制器结构和参数,经过遗传算法训练的模糊神经网络控制器被接入模糊神经网络智能控制系统中.仿真结果表明,利用此方法实现的控制,系统的控制精度高,超调量小,鲁棒性能很强,获得了良好的控制效果. 相似文献
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针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量(COD)。提出了一种基于鸡群算法(CSO)算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补预测模型容易陷入局部极小值的缺点,使模糊神经网络的预测精度有了明显提高。最后用MATLAB平台进行仿真实验,仿真结果清晰表明,改进型模糊神经网络预测模型具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了COD预测精度和预测效果,能够满足实际污水处理的测量需求,具有一定的研究价值。 相似文献
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应用多层次前馈网络构造模糊变量隶属度函数和模糊推理控制模型,使神经网络不再表现为黑箱式映射,其所有节点和参数都具有模糊系统等价意义。将模糊规则与隶属度函数用神经网络表现出来。利用神经网络的自学习特性,实现隶属度函数和模糊规则的自动提取,可优化调整隶属度函数,同时模糊系统也弥补了神经网络运算速度慢的缺点。 相似文献
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作为数字媒体网络视频通信的主要方式,VBR MPEG视频流量的预测能力是直接关系缓冲区设计、动态带宽分配及拥塞控制等提高网络服务质量的关键因素.因此针对MPEG视频流的复杂特性,充分利用人工智能方法的优势,提出并建立了基于模糊神经网络的智能集成VBR MPEG 视频流量预测模型.采用模糊预测模型提高预测精度,利用神经网络解决预测的实时性问题.实验结果表明,与标准AR预测模型相比,该模型预测的准确度和可靠性显著提高,且算法简单易于推广到其他方法中使用. 相似文献
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一种模糊小波神经网络辨识器的设计与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有模糊神经网络的语言变量层隶属函数的不足,借鉴小波变换良好的尺度变换和伸缩平移特性,提出了一种新的模糊小波神经网络模型,并研究了其结构和相应的优化算法.将该模糊小波神经网络作为系统辩识器进行计算机仿真,仿真结果表明所研究的模糊小波神经网络结构及其学习算法简单有效,系统辩识准确. 相似文献
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本文介绍了模糊神经网络的基本概念,以及90年代在模糊神经网络发展中取得的重要研究成果,并且预测了这门新兴技术在未来诸多领域中的应用剪影。 相似文献
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本文构筑的适应型模糊神经网络模型实现了神经网络的学习训练能力、模糊逻辑系统的仿人推理功能以及匹配寻踪的适应性技术的结合。以其对具有不确定性特征的机器视觉目标图像进行辨识处理,取得良好效果。 相似文献
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SHU Lan WU Qing-e 《中国电子科技》2005,3(4):364-368
At present, there has been an increasing interest in neuron-fuzzy systems, the combinations of artificial neural networks with fuzzy logic. In this paper, a definition of fuzzy finite state automata (FFA) is introduced and fuzzy knowledge equivalence representations between neural networks, fuzzy systems and models of automata are discussed. Once the network has been trained, we develop a method to extract a representation of the FFA encoded in the recurrent neural network that recognizes the training rules. 相似文献
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电力系统是一个复杂大系统。这样的系统需要一套控制效果优良、鲁棒性较高的控制系统来保证系统的稳定、高效地运行。随着人工智能技术的发展,已经有越来越多的人工智能技术应用到系统控制中。本文介绍了几种典型的人工智能技术在电力系统中的应用,模糊控制在继电保护装置的应用、神经网络、专家系统在故障诊断方面的应用等。 相似文献
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构建了实时光学模糊关联记忆神经网络系统,采用空间面积编码实现了光学模糊逻辑,提出了分时处理技术,为实现更多神经元的网络提供了一条有效途径;并进一步论证了网络作为灵活实时互连功能模块的可行性;给出模拟运算和实验结果。 相似文献
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研究了模糊控制与神经网络两者相结合构成的模糊神经网络控制策略,实现了模糊神经网络控制算法在PLC中的软件编程,它不依赖于被控对象精确的数学模型,将模糊神经网络控制器应用于温度控制系统中,获得了良好的控制效果。 相似文献
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为实现ADS-B系统运行可靠性的综合评价,提出了一种基于T-S模糊神经网络的方法。以平均首次故障时间、平均故障间隔时间、平均维修时间、平均可用度和维修时间率5项可靠性评价指标作为输入向量。利用T-S模糊系统构建可靠性综合评价的非线性映射关系,经神经网络的自适应训练,调整模糊规则和隶属度函数,建立ADS-B系统运行可靠性的综合评价模型。实验仿真与应用情况表明,该方法可行、有效,并具有较高的计算稳定性、精确性和良好的泛化能力,且评价结果客观、准确可靠,可作为提高ADS-B系统运行可靠性的决策依据。 相似文献