基于模糊聚类的模糊神经网络的系统辨识

针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构。仿真研究证明该方法是有效的和可行的。     

基于模糊聚类的模型神经网络的系统辨识

针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构,仿真研究证明该方法是有效的和可行的。     

基于模糊聚类的模糊神经网络控制

对于复杂的非线性离散系统,提出将模糊聚类算法同神经网络相结合,使用衡量聚类有效性的S函数确定模糊规则数目,进而确定模糊神经网络的结构;控制器的设计应用LMI方法。以典型的非线性系统二级倒立摆为例,在Matlab中进行仿真实验,结果表明,基于聚类算法的神经网络控制能够在较大范围的初始状态下使系统获得稳定。     

基于聚类和模糊神经网络的装备维修费用预测

在对装备使用维修费用分析的基础上,利用聚类和模糊神经网络理论,建立了时间序列对象的预测模型,并应用于装备使用维修费用的预测研究,从而探讨了一条适合装备使用维修费用预测的新途径。通过对某型装备使用维修费用的预测分析,证实了本模型的科学性与正确性。     

基于模糊聚类的神经网络故障诊断方法

提出基于模糊聚类的BP神经网络（Fuzzy Clustering BP Neural Network,简称FCBPNN）故障诊断的理论和方法,即利用模糊聚类准则对样本数据进行预处理.通过仿真比较FCBPNN与简单BPNN两种方法在抽风机组的故障诊断中的应用,证明了该方法的有效性.     

基于模糊聚类的神经网络集成

针对差异性是集成学习的一个重要条件,研究基于模糊聚类技术提高神经网络集成差异性的方法。提取大量弱分类器的权值和阈值并作为模糊聚类的数据对象,然后将聚类结果作为集成网络中个体网络的权值和阈值,最后在标准数据集上进行仿真实验,证实方法的有效性。     

基于统计检验的模糊聚类神经网络

针对模糊聚类神经网络FCNN原有学习算法对初值敏感性、吸引域不灵活和稳定点不合理等局限性。本文提出基于统计检验的模糊聚类神经网络FCNN-ST。通过引入T平方抽样的单峰分布模式统计检验逐步调整网络结构。确定最佳聚类数c。并使算法的稳定点趋于合理的聚类中心。仿真结果表明。FCNN-ST具有较好的鲁棒性。     

基于模糊聚类的神经网络故障诊断方法

提出基于模糊聚类的BP神经网络(FuzzyClusteringBPNeuralNetwork,简称FCBPNN)故障诊断的理论和方法,即利用模糊聚类准则对样本数据进行预处理。通过仿真比较FCBPNN与简单BPNN两种方法在抽风机组的故障诊断中的应用,证明了该方法的有效性。     

基于模糊聚类算法的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法。利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成,集成的输出采用相对多数投票法。理论分析和实验结果表明,该方法对模式分类能取得较好的效果。     

基于模糊聚类神经网络的语音识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络（FCNN）,并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引入帧间相关信息,而且能克服状态输出概率密度函数为混合高斯分布的束缚.通过对非特定人汉语孤立词和连续音节的语音识别实验,证实了该方法的有效性.     

模糊神经网络在条形码识别中的应用

本文把模糊集合论的知识应用于自组织神经网络,提出一个模糊神经网络算法。新算法克服了一般神经网络方法共同面临的学习时间长、对网络参数敏感的弱点,广泛适用于一般的模式识别问题。对条形码识别问题的应用情况表明,新算法无论在网络学习的速度上还是在识别结果上都优于Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织神经网络方法。     

多层前馈模糊神经网络进行图像识别

神经网络和模糊技术在模式识别领域中已有了广泛应用,两者有着各自的优势。针对神经网络模式识别中所遇到的问题,为了进一步提高分类器在样本分布不清晰情况下的识别能力,本文提出了两各将模糊机制引入神经网络的方法－输入模糊化方法和隐层模糊化方法,并在此基础上分别构造了模糊神经网络。实验结果表明,模糊神经网络较好地结合了神经网络和模糊技术的优点,取得了比传统网络更好的识别结果。     

模糊ART神经网络模型及其在图像识别中的应用

提出了采用低通过率波、去最小亮度和向量柱状图来提取人脸特征的方法,设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法,并采用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验证明,通过调整神经网络的警戒参数值,不同的人具有不同的最大在线识别率,所有人平均的在线最大识别率可以达到89％。     

一种基于模糊加权型推理法的模糊神经网络

本文在Ｍａｍｄａｎｉ模糊推理法的基础上,给出了改进的模糊加权型推理法－广义模糊加权型推理法。     

神经网络的模糊规则提取

神经网络的“黑箱问题”为该技术的广泛应用带来了一定限制,由于神经网络在一定条件下可与模糊系统相互转换,从神经网络中提取模糊规则为“黑箱问题”的解决提供了有效手段。本文在阐述基本概念的同时,分析了把连续值网络转化为二值网络和从神经网络到模糊系统的转换进行模糊规则提取的两类方法,通过解决Iris问题的实验结果比较了两类方法的性能。     

在FCS环境中神经网络模糊控制的研究

本文提出了在ＦＣＳ环境中的一种模糊控制方法，该方法采用了模糊ＩＦ．ＴＨＥＮ规则和数字数据两种方法进行学习在ＦＣＳ环境中，系统的正确性不但依赖于其计算出的逻辑结果，而且还依赖于该结果的计算时间。针对上述特征，提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构，它将一个模糊输入矢量映射到其模糊输出中。     

基于改进粒子群算法的模糊神经网络及其在短时天气预报中的应用

提出一种基于改进粒子群模糊神经网络进行短时天气预测的方法,将粒子群算法与模糊人工神经网络进行融合,充分发挥粒子群算法全局寻优的优势。以上海地区天气预报作为实例,建立了基于改进粒子群算法的多模型模糊神经网络预报模型,试验结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度,得到了上海中心气象台有关专家的肯定。     

基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断研究

提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。     

基于神经网络的自适应模糊控制器

本文提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器，控制器为５层前向结构，其输入和输出均为数值量。根据给定的训练数据，通过学习算法，能够实现前件参数和后件参数的辨识，提取控制规则，最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性。     

模糊C-均值(FCM)聚类算法的实现

传统的FCM算法能够将靠近边界的具有固有形状的两个簇合并成为一个大的簇.然而,对于一些稍微复杂的数据,如果没有其它的像去除小簇之类的机制的话,FCM算法很难将非常接近的类聚类到一起.给出的聚类算法是在传统FCM算法的循环之后添加了去除掉空簇的步骤,解决了上述很难将非常接近的类聚到一个簇中的问题.另外,为便于选出最优结果,在递归之后又添加了计算聚类有效性的步骤.最后用Java实现了该算法并在数据集上进行了实验,证实了改进方法的有效性.