一种区间型模糊ART神经网络

针对分类样本特征数据取值经常为区间值的情况,本文对Carpenter的点值模糊ART进行了改进,提出了一种区间型模糊ART网络.文中阐述了区间型模糊ART网络中区间数的标准化方法、输入矢量相似度的计算方法、域值的检查方法和学习规则.最后,对机械设计中的传动形式选择进行了实例验证.     

基于区间值模糊集的模糊区域拓扑关系模型

在GIS实际应用领域中,采样点的属性数据往往不是精确的数值,而是一个区间范围,对此类空间数据的建模、分析和推理越来越受到相关领域研究者的重视.利用区间值模糊集描述由不确定属性数据所圈定的模糊区域,基于区间值和区间值模糊集的运算性质,给出了模糊区域间拓扑关系的分析模型.该模型改进了基于经典模糊集及其截集的拓扑关系模型,对模糊区域拓扑关系的分析结果更符合人们的认知习惯,可以利用区间值结果进行推理和决策,能够有效地分析由区间值属性所确定的模糊区域间的拓扑关系,在地理信息系统和空间数据库等领域具有实际应用价值.     

基于区间值犹豫模糊形式背景的信息提取方法研究

目前,网络上的图书信息数据往往具有容量大、不完备、不精确、不一致等特点,如何从这些图书数据中获取人们所需要的图书信息知识,已成为信息研究的一热点.文章主要研究基于区间值犹豫模糊形式背景的网络图书信息提取方法.具体来说,首先定义区间值犹豫模糊形式背景;其次提出基于区间值犹豫模糊形式背景的概念格信息提取方法;最后将这方法应...     

基于模糊相似关系的区间值系统的不确定性度量

针对区间值信息系统,对基于模糊相似关系的不确定性度量问题进行了研究.首先,构造了一种模糊粗糙集模型,其中包括基于一种模糊相似度定义模糊关系矩阵以及模糊相似类,并通过实例说明;接着在此基础上,引入两种指定的逻辑算子推广模糊上下近似的定义;最后,扩展精度、粗糙度、近似精度等定义来研究区间值信息系统的不确定性度量问题.同时,...     

一种连续可调权值CMOS神经网络

本文提出了一种连续可调权值ＣＭＯＳ神经网络电路，神经元突触电路具有宽输入电压范围，且采用双电容存储模拟权值，延长了权值存储时间，。提高了精度。利用ＭＯＳ差分对和Ｉ－Ｖ转换电路实现了神经元Ｓ形传输函数。采用该神经元电路构成二层前馈网络求解了ＸＯＲ问题。     

基于区间值相似度的模糊推理算法

模糊推理最基本的模型是模糊假言推理和模糊反驳推理.本文是在区间值模糊集层面解决区间值模糊假言推理和区间值模糊反驳推理问题,给出基于区间值相似度的模糊推理算法.首先,基于区间值t-可表示三角范数诱导的区间值剩余蕴涵,给出一种区间值相似度;其次,研究基于区间值相似度的模糊推理算法,给出算法解的表示形式;证明基于区间值相似度的模糊推理算法具有还原性;最后,研究基于区间值相似度的广义模糊推理算法.本文提出的基于区间值相似度的模糊推理算法可应用于模式识别与多属性决策等领域.     

基于区间值模糊集的学习空间描述及其模糊归纳学习算法研究

本文基于区间值模糊集理论，将归纳学习空间予以模糊化，使其更具有普遍性。为了度量概念的可学习性能，新定义了区分区间概念。运用对基本事件空间划分的加细操作，来改进要学习的概念之区分区间值，并进而改进其归纳学习效果。据此，本文提出了模糊归纳学习问题的模糊学习算法ＩＬＡ。算法ＩＬＡ能根据专家提供的有关概念实例集，学习出关于概念的模糊推理规则。文中最后还对ＩＬＡ的算法复杂度进行了分析。     

基于Gauss分布函数的区间值数据的模糊聚类算法

摘 要：通过分析投票模型中中立者的思想倾向,对区间值数据进行二次特征提取,给出了一种区间值数据的Gauss函数表示法,利用这种方法对区间值数据进行相似度量,从而导出一种新的区间值数据的距离度量公式。将该距离度量公式运用于区间值数据的模糊c均值聚类算法(FCM)中,得出一种新的基于Gauss分布函数的区间值数据的模糊聚类算法,试验表明该方法比传统的区间值数据的模糊聚类算法能获得更好的分类效果。     

模糊汉明神经网络及其实现的研究

由于传统汉明神经网络未解决模式重叠和识别算法是否一定收敛的问题,也未充分利用输入模式与其他神经元之间的靠近程度信息,本文提出一种模糊汉明神经网络.模糊汉明神经网络可接受二值和非二值输入;使用模糊类隶属度子网解决模式重叠问题和充分利用靠近程度信息;采用比较子网保证算法的收敛和减少互连.其模块式的电路设计也便于网络的VLSI实现和扩展.     

区间估计的FWNN及其区间学习算法

本文提出了一种基于子波的模糊神经网络，用以处理数据的区间估计，其网络结构基于模糊化的子波神经网络，在学习算法中，我们引入了区间学习算法的概念，使训练后的网络的输出为一个区间，其具体实现采用ＬＰ法，它同时提供了确定子波系数的另一种方法。     

基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法

在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,结合当前候选网络集的数目设置阈值.根据接收信号强度和剩余可用带宽,对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选;再在垂直切换判决阶段,将剩余候选网络的时延,丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入,利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理,经训练之后计算得到输出判决值,从而选择最佳接入网络.实验结果表明,该算法能在保证时间开销较低的同时,有效降低切换决策的错误概率,减少切换失败和切换次数,提升网络总吞吐量.     

正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的普遍近似性

本文讨论了正则模糊神经网络于对定义于区间［０，Ｔ０］上连续可减模糊值函数的普遍近似性，在此基础上，证明了［０，Ｔ０］上取值为三角形模糊连续递增函数可用正则模糊神经网络逼近到任意精度。     

基于模糊神经网络的传感器置信度的求取

根据模糊逻辑规则中传感器置信度与其前件的单调关系 ,构造了一种基于内插求值的模糊神经网络 (FNN)。详细描述了网络各层神经元的内部结构和层间关系 ,并给出了网络的学习算法。最后通过仿真验证了网络的可行性。     

远程AUV区间值直觉模糊Petri网自主决策方法研究

由于感知能力限制,远程AUV自主决策属性模糊隶属度不明确,传统模糊Petri网决策方法无法进行知识的表达与推理。将模糊Petri网的模糊集进行拓展,提出了区间值直觉模糊Petri网的概念,并重新设计了推理方法和决策步骤;在此基础上,建立了远程AUV行动决策模型,通过算例实现了远程AUV自主行动决策。决策过程形象、快速、清晰,决策结果验证了方法的有效性。该方法可为多属性决策问题提供新的参考思路。     

异构无线网络中基于模糊逻辑的分级垂直切换算法

在异构无线网络中,针对综合考虑网络端和用户端参数的垂直切换算法,参数权重难以确定,同时基于模糊逻辑的垂直切换算法存在复杂度高的问题,该文提出一种基于模糊逻辑的分级垂直切换算法。首先,将接收信号强度(RSS)、带宽、时延输入到1级模糊逻辑系统,结合规则自适应匹配,推理出QoS模糊值,并通过QoS模糊值对网络进行初步筛选得到候选网络集;然后通过触发机制触发2级模糊逻辑系统,并将候选网络的QoS模糊值、网络负载率、用户接入费用输入2级模糊逻辑系统,同时结合规则自适应匹配,得到输出判决值,从而选择最佳接入网络。最后,实验结果表明,该算法能保证网络性能的同时,降低系统的时间开销。     

全双极WTA神经网络模型的光学实现

本文给出一种用光学方法实现全双极WTA三层神经网络模型的新方案及其实验结果.在全双极情况下.中间层第i个神经元的输入值由两部分组成,一部分为单极神经元状态时中间层该神经元的输入值,另一部分为对应存储模式的反模式和的二分之一.其中常数1/2可通过将每一输入神经元分成相等的两部分,使其中一部分为全透,另一部分为完全不透来实现.实验表明全双极系统比原先的单极系统具有更高的存储容量和寻址能力.     

用Hopfield网络实现边缘模糊图象的二值化处理

本文在于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络提出了一个实现边缘模糊图象二值化处理的方法，首先将图象二值化处理问题转化成优化问题，然后构造相应的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络参数并用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络实现这个优化问题的解，实验说明，该方法具有较高的精度，同时对较小图象，甚至一维信号亦具有好的效果。     

实时光学模糊关联记忆神经网络

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。     

基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像分割方法

高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶属函数模型刻画像素类属的不确定性;模糊化高斯隶属函数参数构建区间二型模糊模型处理分割决策的不确定性;以训练样本在所有类别中的一型模糊隶属度及上、下隶属度为输入,建立模糊神经网络模型并融入像素邻域关系作为模糊决策。采用文中算法、FCM方法、HMRF-FCM及区间二型模糊神经网络方法分别对合成影像及真实高分辨遥感影像进行分割,定性与定量的对比分析验证了文中算法具有更高的分割精度。      

基于区间值直觉模糊集的距离测度

区间值直觉模糊集是直觉模糊集的进一步推广,具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力.基于区间值直觉模糊集理论,给出了三种基于海明距离、规范化海明距离、欧氏距离、规范化欧氏距离的扩展区间值直觉模糊集距离测度公式,对它们进行了比较分析,并给出了相应的定理和证明.