基于模糊加权神经网络的模糊规则自动获取

如何实现模糊规则的自动获取一直是模糊系统中的一个难题，文中在充分研究了模糊加权神经网络和遗传算法的基础上，给出了一种能够自动获取模糊规则的剪枝算法，并以此建立了新的网络模型。模拟结果验证了该模型的有效性。     

ANFIS模糊神经推理机在故障诊断中的应用

传统的故障诊断专家系统大多是基于知识的故障诊断系统，有一定的局限性。模糊神经网络技术的引入，给故障诊断专家系统带来了新的思路，将模糊理论与神经网络融合，利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理，建立了一种基于模糊系统（FS）与神经网络（NN）融合的系统故障诊断方法，并利用MATLAB中的ANFIS模糊工具来实现其模糊神经推理过程，通过对系统进行仿真，得到了比较满意的结果，实例表明，该工具用于故障诊断的模糊推理是高效可行的     

多变量系统的模糊神经网络控制模型及其应用

本文综合模糊控制系统与人工神经网络的优点，提出了一种多变量系统的模糊神经网络控制模型并给出了其建模方法，该方法适合于多变量系统的建模及其模糊控制器的设计。笔者以此方法建立了渣贫化电炉生产过程的模糊神经网络控制模型并开发出相应的决策支持系统，该系统自１９９２年６月投入生产现场使用以来，一直稳定可靠地正常运行，取得了令人满意的效果和显著的经济和社会效益。     

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．     

基于模糊神经网络的板级电路故障诊断研究

板级电路故障诊断过程复杂，故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素，建立精确的故障诊断系统存在着许多困难，针对这种情况，提出基于模糊神经网络，利用模糊逻辑和神经网络相结合建立故障诊断系统的方法，并以某电路板为研究对象该方法作了验证，结果表明，该方法是可行的和有效的。     

模糊系统和神经网络的特征与比较

概述了模糊、神经网络 和人工智能技术之间的关系，尤其探讨了模糊系统和神经网络的特性；指出了模糊系统和神经网络的结合方式，分析了它们的特征。     

基于模糊神经网络的板级电路故障诊断研究

板级电路故障诊断过程复杂，故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素，建立精确的故障诊断系统存在着许多困难。针对这种情况，本文提出了基于模糊神经网络，利用模糊逻辑和神经网络相结合建立故障系统的方法，并以某电路板为研究对象对该方法作了验证。结果表明，该方法是可行的和有效的。     

一个基于神经网络的信息系统安全性综合评估模型

本文提出了一个将神经网络技术与模糊综合评价法结合的评估模型。首先根据信息系统资产的组成以及安全性因素建立层次性的安全性指标体系,使用层次分析法确定指标权重;然后借助安全工具的测试结果,使用模糊综合评估法构造前向神经网络;最后,使用神经网络的反向传播算法调整指标权重。在此模型的基础上,设计并实现了一个信息息系统安全性评估系统。     

基于模糊神经网络的高校教师绩效评价方法

基于神经网络来构造模糊系统,综合模糊逻辑推理的结构性知识表达能力和神经网络的自学习能力,建立了高校教师绩效评价的模糊神经网络模型.通过建立评价指标建立等级模糊级,利用神经网络的学习能力,通过网络的训练样本,确定评价中的参数.克服了由专家确定参数的主观性,达到对教师绩效评价的客观性,科学性.     

模糊神经网络PID控制器及在DTC中的应用

本文详细介绍了常规控制和模糊PID控制在直接转矩控制系统中的应用，建立在MATLAB仿真模型的基础上．利用多层神经网络构建模糊PID控制器，通过神经网络自学习能力在线提取模糊控制规则，根据不同时刻的误差和误差变化率运用模糊推理在线自整定PID参数。仿真表明，改进的模糊PID控制器具有常规PID控制器更好的效果。本系统适用于高性能交流伺服或调速系统。     

基于在线系统辨识的DMFC模型预测与模糊控制

利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力，以甲醇浓度为神经网络辨识模型的输入量，电池电压／电流密度为输出量．利用1000组实验数据，建立了DMFC电堆的神经网络模型。然后，基于电特性的输入输出关系设计了一个模糊控制器，且利用模糊控制器的输入输出样本训练神经网络。仿真结果表明，所设计的神经网络模糊控制器具有自学习、自适应等优点，达到了在线控制的目的。     

基于模糊神经网络的非线性大系统滑模自适应控制

针对一类非线性大系统，基于模糊神经网络，提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制，平滑了控制切换信号，消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性，同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。     

模糊神经网络在火灾报警系统中的应用

提出一种利用神经网络和模糊推理系统设计火灾报警系统的方法，该系统将模糊系统和神经网络结合起来，实现模糊系统的自学习和自适应功能，提高火灾报警的准确性，减少了火灾报警系统漏报率和误报率。神经网络的学习方法提高了该系统智能化程度。实现了消防系统智能化。     

基于动态模糊神经网络的生物工程算法研究

目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动态模糊神经网络的结构及其学习算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其学习算法的最大特点是参数的调整和结构的辨识同时进行,且学习速度快,可用于实时建模与控制。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析。仿真结果表明,动态模糊神经网络具有学习速度快、系统结构紧凑、泛化能力强等优点。     

一种基于模糊逻辑神经网络的自适应控制及其应用

本文提出了一种模糊逻辑神经网络自适应控制器．这种控制器由一个模糊高斯神经网络和一个多层神经网络组成．它具有自适应和学习能力．计算机仿真和实际的伺服直流电机调速实验的结果表明本文提出的这种控制器是切实可行的，其系统响应和鲁棒性优于常规的Ｆｕｚｚｙ控制．     

基于神经网络的燃料电池的辨识与模糊控制研究

利用神经网络辨识复杂非线性系统的能力,基于实验的输入输出数据,用神经网络辨识的方法建立起MCFC电堆的神经网络模型,然后基于温度特性输入输出关系设计一个模糊控制器,并用模糊控制器的输入输出样本训练神经网络.仿真结果表明,所设计的控制器用神经网络的计算结构代替模糊规则推理,在速度、自学习、自适应等方面具有灵活、高效的优势,它对不同的系统状态都能调节控制量,将温度较平滑地过渡到理想值.     

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。     

基于模糊神经网络的汽车ABS控制系统联合仿真

对防抱死制动系统的原理进行总结分析,在ADAMS中建立了一个包含前后悬架系统、动力系统、转向系统、稳定系统、制动系统、车身系统以及轮胎模型、道路模型的整车模型.针对汽车ABS的非线性系统,在MATLAB/Simulink中采用模糊神经网络控制策略设计ABS控制器.通过接口设置进行联合仿真,验证了所提算法的可行性,结果表明基于模糊神经网络的控制方法可以获得良好的控制效果.     

用模糊神经网络构造煤粉流量模型

提出了用模糊神经神经的方法来建立煤粉流量模型。针对煤粉喷吹系统，模糊神经网络可以把它的工作空间分成若干个模糊区间，在每个区间中，用一局部模型来代表此系统；此方法克服了神经网络无法解释其他产接权物理意义的不足，利用现场采集的数据进行实验，发现此方法不仅提高准确度，而且可充分运用工作经验、专家知识、具有很大的工程应用价值。     

路径规划; 态势评估; 模糊逻辑; 贝叶斯网络

针对非线性动态系统辨识和控制的特点，对4层模糊神经网络进行了优化和改进，形成了动态模糊神经网络，提高了网络的稳定性和对动态系统的辨识能力，同时给出了基于Lyapunov函数稳定收敛定理的各权向量以及权矩阵学习速率的自适应调整算法．应用于非线性动态系统的辨识和控制仿真试验表明，改进后的动态模糊神经网络与模糊神经网络相比，可取得更好的辨识精度和跟踪控制效果。