一种用模糊－神经技术建造专家系统的方法

本文提出了一种用模糊－神经技术建造专家系统的方法（ＦＮＴ方法）。从领域专家处获取的知识是以模糊规则和隶属函数的形式表示的。根据本文提出的方法，首先将模糊规则和隶属函数用神经网络表示出来（导入）；生成的神经网络用于实现模糊推理，然后利用修改的反传算法训练神经网络，从而提高系统的精度，修改隶属函数，求精模糊规则；最后从神经网络中提取隶属函数和模糊规则（导出），帮助解释神经网络的内部表示和操作。利用本文所提出的方法建造的系统可实现快速的无匹配模糊推理，并具有较强的学习能力。     

基于UKF的自适应模糊推理神经网络

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和宽度参数;其次,分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用LLS和UKF分别学习线性和非线性的参数;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明本文算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。     

隶属函数的网络表达及其在声呐信号识别中的应用

根据神经网络具有高度非线性映射能力和并行计算能力，本文提出了一种用神经网络表达隶属函数的方法，得到的隶属函数可以并行计算隶属度，并能适应环境的变化；同时利用这种方法网络输出的隶属度以及模糊集合的代数运算，本文采用了多网络组合结构，应用到声呐回波信号识别中，与单网络结构相比，取得了较好的识别效果     

一种基于动态聚类的模糊分类规则的生成方法

介绍了一种基于动态聚类的模糊分类规则的生成方法，这种方法能决定规则数目，隶属函数的位置及形状．首先，介绍了基于超圆雏体隶属函数的模糊分类规则的基本形式；然后，介绍动态聚类算法，该算法能将每一类训练模式动态的分为成簇，对于每簇，则建立一个模糊规则；通过调整隶属函数的斜度，来提高对训练模式分类识别率，达到对模糊分类规则进行优化调整的目的；用两个典型的数据集评测了这篇文章研究的方法，这种方法构成的分类系统在识别率与多层神经网络分类器相当，但训练时间远少于多层神经网络分类器的训练时间．     

利用遗传算法实现pH的自适应模糊控制

本文介绍一种自适应ＦＬＣ（ｆｕｚｚｙｌｏｇｉｃｃｏｎｔｒｏｌ），能够成功地进行ｐＨ控制。通常采用的自适应模糊控制需要修改模糊规则集；本文采取的策略是，利用遗传算法修改常规ＰＬＣ中的隶属函数。文中介绍了该技术在工业环境中非线性及参数迅速变化的ｐＨ系统中的使用性能。     

基于混沌DNA遗传算法的模糊递归神经网络建模

本文受生物DNA分子遗传机制和混沌优化算法的启发,提出了一种混沌DNA遗传算法,用于优化T-S模糊递归神经网络（FRNN）.该方法使用碱基序列表示T-S模糊递归神经网络的前件部分参数,包括模糊规则数,隶属度函数中心点和宽度;设计更为复杂的遗传操作算子来改进遗传算法的寻优性能;利用混沌优化算法优化种群中的较差个体.同时使用递推最小二乘法（RLS）来辨识T-S模糊递归神经网络的后件部分参数.最后,采用基于混沌DNA遗传算法的T-S模糊递归神经网络对一种典型的pH中和过程进行建模。通过与其他建模方法的比较,仿真实验结果表明了所建模型的有效性.     

基于FNN的水泥回转窑分解炉温度控制

在水泥工业中,窑尾分解炉温度是一个重要的工艺参数,它的稳定对整条水泥生产线的稳产、高产和节能具有重大影响.用建立对象模型的传统控制方法实现对分解炉温度的控制非常困难,因此提出了一种基于模糊神经网络的温度控制方法,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,用神经网络表示模糊控制规则,采用神经网络来实现模糊推理,利用神经网络的学习能力来达到模糊隶属函数和模糊规则的目的.Matlab仿真试验结果表明,模糊神经网络用于回转窑分解炉温度控制可以取得比较好的控制效果.这一点在水泥厂实际生产应用中也得到了验证.     

一种新型区间二型模糊神经网络隶属函数的设计

对于区间二型模糊神经网络（IT2FNN）,论文给出了一种新型的模糊隶属函数（FMF）设计方法.通过所设计的模糊隶属函数,可以衍生出三种区间二型模糊隶属函数（IT2FMF）.每种区间二型模糊隶属函数都具有不同的不确定域.论文将三种衍生模糊隶属函数应用于简化区间二型模糊神经网络辨识两个非线性系统.通过仿真,将衍生区间二型模糊隶属函数的辨识性能与高斯和椭圆型模糊隶属函数进行了对比.仿真结果表明,通过调节简化区间二型模糊神经网络的参数,本文所设计的区间二型模糊隶属函数比高斯和椭圆型模糊隶属函数具有更好的辨识性能.     

弧焊过程神经网络模糊控制

提出一种将FLC与神经网络技术相结合的方法对钨极氩弧焊（GTAW）过程进行控制,它克服了模糊规则产生对专家的依赖及模糊集非自适应性的问题。隶属函数的自适应及模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。该方法实现了弧焊过程中模糊规则的自动确定和隶属度函数在线调度。 以GTAW过程焊缝几何参数调节为对象,验证了算法的有效性。计算机仿真表明,采用该方法的系统性能有较大的提高。     

一种基于聚类的超闭球模糊神经网络

针对一类不确定非线性多输入多输出复杂系统,根据系统的输入输出数据对,提出一种基于聚类的超闭球模糊神经网络系统．该系统通过改进的模糊聚类方法（FCM）确定模糊规则数,采用高维隶属度函数取代常规的单维隶属度函数,并对隶属度函数中心值和隶属度函数参数采用一步通过算法,所提方法可降低系统的模糊规则数,简化网络计算．此外,当系统的输入输出发生变化时,可实现模糊规则库的在线修改．仿真实例验证了所提方法的有效性．     

一种基于模糊规则的神经网络结构及其学习算法研究

文章提出了一种基于模糊规则的神经网络结构,并用形式化语言进行描述。基于模糊规则的神经网络由输入层、规则层和输出层三层网络结构组成,以隶属度函数（语义值）作为网络权值,输入值沿权值的传播即进行隶属度计算。在充分分析三角形函数特征的基础上,应用启发式方法,导出了FRBNN网络的学习算法。最后应用FRBNN评价船舶碰撞危险度,表明FRBNN兼备神经网络和模糊推理系统的优点。     

自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究

模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数。在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数日以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研究。该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法。     

基于T—S模型的聚丙烯优化控制

针对模糊控制表达能力强,但学习能力、适应性差的特点,提出在聚合反应过程的温度控制系统中使用模糊控制与神经网络相结合的控制方案,控制方案给出了基于Takagi-Sugeno模型的神经模糊网络结构以及优化模糊规则和隶属函数的学习算法;仿真研究表明,神经模糊网络可以根据输入数据的分布情况,自动修改模糊规则的加权系数和隶属函数,克服了单纯的模糊控制其控制规则和隶属函数一经得到就固定不变的缺陷,具有较强的适应能力和学习能力,较单纯的模糊控制有更高的控制精度.     

一种新的分布式神经模糊控制器

本文提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法，它是CMAC模型的一种扩展，使其能进行模糊推理和构成自习的模糊控制器，该方法除具有CMAC优点外，还具有以下特点；（1）输入数据通过 模糊划分和隶属函数后自动编码，对精度没有限制；（2）从现场数据直接获取控制规则，即使对未训练的数据，也能结合插值和泛化两种能力，推理出合适的输出。本文还对DNFN的逼近能力进行了讨论，学习实例证明了方法的有效性。     

模糊逻辑控制技术发展的新动向

本文综述了模糊逻辑控制和神经网络技术各自的优缺点,指出把模糊逻辑和神经网络结合起来的NEUFUZ软件方法是当前模糊逻辑控制应用发展的新动向,介绍了如何利用NEUFUZ技术产生模糊规则和隶属函数,同时还介绍了一个实例NEU-FUZ4。     

基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法

从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno型神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能.     

机器人神经模糊控制

本文首先讨论了机器人动力学的特殊性，提出了一种基于神经网络的模糊控制方法。该方法借助于一类新型的神经网络结构，实现了模糊规则的自动更新和隶属函数的自调整。该算法被用于机器人动态控制，取得了满意的仿真结果。     

智能系统中获取模糊规则的神经网络方法

智能系统中一类重要的定性知识要用模糊集理论中的模糊语言进行描述。本文在研究模糊定性知识形式描述和自组织竞争神经网络特性的基础上，提出了一种从一组具有数值特性的训练样本集中获取隶属函数和模糊规则的神经网络模型和方法。通过对Ｉｒｉｓ数据集的应用实验表明了该方法能对这一类数据进行有效的描述。     

基于协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种基于协同进化算法的TS模糊模型设计方法．该方法由以下两步组成：（1）采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型；（2）利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化．协同进化算法由两类种群组成：规则前件种群和隶属函数参数种群；其适应度函数同时考虑模型的精确性和解释性，采用两种群合作计算的策略；为提高模型的解释性，在协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简．最后，利用该方法对Mackey-Glass系统进行辨识，仿真结果验证了方法的有效性．     

基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统

文章介绍了一种基于进化式模糊神经网络时间预测系统，它是一种快速自适应的局部学习模型；进化式模糊神经网络是一个特殊类型的神经网络，它能通过进化其结构和参数来容纳新的数据。文章重点介绍了网络结构、学习方法及创建、修剪、聚合规则节点的算法；实验结果表明：模糊隶属函数的个数，规则的修剪和聚合等训练参数，与网络的行为和预测结果有很重要的关系。