一种基于神经网络的模糊推理方法研究

模糊系统设计中,模糊规则的建立是系统设计的瓶颈问题。针对这一问题,该文提出了一种用于监督神经网络自动生成模糊规则并实现模糊推理的方法。网络训练分为两个阶段,首先是结构学习,确定系统的规则总数和前提的有关参数;其次是参数学习,即调整权值,使系统输出接近理想输出。仿真实例证明使用该方法建立模糊系统具有较好的效果。     

一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大.多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具.     

一种基于神经网络的模糊方法研究

模糊系统设计中,模糊规则的建立是系统设计的瓶颈问题。针对这一问题,该文提出了一种用于监督神经网络自动生成模糊规则并实现模糊推理的方法。网络训练分为两个阶段,首先是结构学习,确定系统的规则总数和前提的有关参数;其次是参数学习,即调整权值,使系统输出接近理想输出。仿真实例证明使用该方法建立模糊系统具有较好的效果。     

一种基于改进T-S模糊推理的模糊神经网络学习算法

针对模糊神经网络学习算法计算量过大,在预测模型设计中提出了基于改进T-S模糊推理的模糊神经网络学习算法。主要工作如下:首先,改进T-S模糊推理方法,定义基于偏移率的T-s模糊推理方法;然后,通过将此模糊推理方法与基于合成规则的模糊推理方法及距离型模糊推理方法相比较可以看出,所提方法有较少的计算量,且比较有效;最后,在此基础上改善了模糊神经网络学习算法,并将其应用于天气预测与安全态势预测。测试结果表明,该方法明显改善了学习效率,减少了预测模型设计中的学习次数与时间复杂度,并降低了学习误差。     

单体模糊神经网络的学习规则及其收敛性研究

兴久祯教授在不久前研究了单体模糊神经网络（MFNNs)的函数逼近能力,在此基础上,提出了单体模糊神经网络（MFNNs)的学习规则并进一步研究了其收敛性,研究结果表明,所提出的学习规则百收敛的,这一结论为单体模糊神经网络的应用提供了坚实的理论基础。     

模糊推理算法的数学原理

模糊推理算法在自动控制等领域不断得到成功应用,但其理论基础却是贫弱的.从数学与逻辑的角度对模糊推理算法的基础进行研究分析,提出并证明了3个定理.结果表明在各种模糊推理模式中,前提与结论之间存在一个数学关系(有界实函数),模糊推理的各种算法都是这一函数的不同构造形式.所以,模糊推理的算法其基础是可靠的.     

广义模糊推理与广义模糊RBF 神经网络

在提出广义模糊推理概念的基础上,提出并分析了广义模糊径向基(RBF)神经网络模型,给出了该网络的广义学习算法。仿真结果验证了广义模糊RBF神经网络模型具有良好的函数逼近能力,所提出的学习算法是可行和有效的。     

带参数的模糊推理合成法则的性质研究

本文对模糊专家系统、模糊决策支持系统和模糊控制系统中常用的Zadeh的模糊推理合成法则CRI进行了推广,提出了带参数的模糊推理合成法则.该法则克服了传统的CRI法则的若干不足之处,能在极弱条件下满足肯定前件的假言推理,否定后件的拒取式推理,否定前件的假言推理,具有推理的逼近性.因为在本方法中已降低了模糊蕴含关系R的关键性地位,所以无须慎选适宜的R.通过参数的调整,本方法具有灵活性和准确性.本文给出了参数的具体取值方法.     

一种模糊推理过程神经网络及其应用研究

针对带有过程性模糊信息或动态领域规则的时变信息处理问题,提出一种模糊推理过程神经网络.该模型将模糊过程推理规则与数值型过程神经网络的动态信息处理机制相结合,将推理规则表示为过程神经元.利用过程神经网络的学习性质来实现对过程性定量与定性混合信息的自适应处理.分析了模糊推理过程神经网络的信息处理机制,并给出了相应的学习算法.以抽油机平衡诊断为例,实验结果验证了所提出模型和算法的有效性.     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法

提出一种基于模糊神经网络的彩色图像滤波方法．该方法将滤波窗口内的像素矢量作为模糊神经网络的输入，根据像素间的矢量距离进行模糊化，通过模糊推理实现对各个像素加权求均值，得到中心像素的输出．输入的模糊化和模糊推理参数由神经网络的自学习功能自动调整，实现最优的滤波效果．对样本图像的处理结果表明，该滤波方法对不同类型的噪声均有较好的滤波效果。     

基于模糊推理的进化规划用于神经网络设计

将模糊技术和进化计算技术融合,提出一种新的进化规划算法.该方法不仅能够加快普通进化规划算法的收敛性,而且能够有效地保证种群的多样性.将该方法用于神经网络的优化设计,计算机实验结果表明该方法性能稳定并减少了学习时间,较前人的研究成果更为有效.     

Fuzzy Inference Neural Network for Fuzzy Model Tuning

In fuzzy modeling, it is relatively easy to manually define rough fuzzy rules for a target system by intuition. It is, however, time-consuming and difficult to fine-tune them to improve their behavior. This paper describes a tuning method for fuzzy models which is applicable regardless of the form of fuzzy rules and the used defuzzification method. For this purpose, this paper proposes a fuzzy neural network model which can embody fuzzy models. The proposed model provides the functions to perform fuzzy inference and to tune the parameters for the shape of antecedent linguistic terms, the relative importance degrees of rules, and the relative importance degrees of antecedent linguistic terms in rules. In addition, to show its applicability, we perform some experiments and present the results     

基于模糊推理的网络故障诊断研究

设计了一个可用于网络故障诊断的基于模糊推理的专家系统模型。为了验证此模型的有效性,设计和实现了一个原型系统。该系统的测试结果显示,故障诊断和定位的准确性较高,可以满足校园网的故障诊断和维护的需要。     

一种基于GA优化模糊推理神经网络的新方法

通过对已有的一些基于遗传算法（GA）优化模糊系统方法的分析，指出了它们存在的一些缺陷，提出了一种新颖的基于GA优化模型推理神经网络的方法，并给出了相应的优化算法，这种方法可以对模糊推理系统中的所有结构和参数同时或分别进行优化。在此基础上，还讨论了模糊推理神经网络的精简问题，如无用模糊规则的删除，最后通过实例验证了该方法是一种很有效的方法，具有易理解，精度高，收敛快，泛化能力好且能全局收敛的优点。     

利用神经网络进行推理的模糊控制器

本文介绍了一种利用神经网络进行推理的模糊控制器。网络的输入和输出均为模糊集。训练后的网络能完成合成关系，即模糊推时。为了减少ＢＰ网络的高线训练时间，对模糊集进行了“编码”。最后给出了该控制器应用于曲线环节的实时控制结果。     

基于BP神经网络及模糊推理的温度预警模型研究

主要研究建立疫苗冷链物流运输过程中的温度监控预警模型,通过优化的BP神经网络算法进行温度的预测,并采用模糊推理进行有效的决策预警,旨在把冷链物流运输中可能产生的损失降到最低;仿真测试阶段通过建构一个隐藏层神经元为13个的优化BP神经网络,在Matlab中进行有效性仿真,训练回归统计R值接近于1,且得出期望输出与实际值相差无几;模糊推理系统采用trapmf隶属函数,通过仿真的规则曲面表明该规则对输入有良好的判断。     

结合卷积神经网络和模糊系统的脑肿瘤分割

为了提高脑肿瘤分割的精确性和鲁棒性,提出一种结合卷积神经网络和模糊推理系统的全自动脑肿瘤MRI图像分割算法。首先,分别针对FLAIR和T2两种类型的单模态图像,构建适用于该类型图像的卷积神经网络。其次,针对FLAIR和T2图像,分别应用其对应的卷积神经网络模型进行预测,并将得到的预测概率通过非线性映射进行处理。最终,构建模糊推理系统,将FLAIR和T2图像经过非线性映射后的概率作为模糊推理系统的输入来判断该像素点是否属于肿瘤区域。实验结果表明,相比已有的脑肿瘤MRI图像分割算法,所提算法在分割精度上有了一定程度的提升。     

一种基于模糊神经网络的专家系统推理的方法

本文以船舶自动控制装置减摇鳍为例,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的推理方法,充分利用模糊逻辑在处理不确定性知识和神经网络在模拟推理,自动学习,并行处理等方面的优势,以克服传统专家系统推理机的不足。