胶合板缺陷模糊神经网络检测算法

讨论了模糊逻辑和神经网络的工作原理,笔者在神经网络中引入模糊逻辑算法,将模糊逻辑处理不精确不完备信息的能力和神经网络的自适应自学习能力相结合,提出一种模糊神经网络算法,构建出模糊神经网络分类器,并且以胶合板缺陷检测为应用背景,对其分类的实时性、准确率等指标进行了验证,得到了分类精度93 33%,和训练次数5856次的良好性能.实验结果表明:在引入模糊逻辑算法后,基于模糊逻辑的神经网络分类器在模式分类精度和实时性等方面性能指标都得到了提高.     

基于模糊逻辑的模糊神经网络推理机结构及其实现

讨论了基于模糊逻辑与神经网络的模糊神经网络推理机的结构;给出了将模糊产生式规则转换为相应模糊神经网络的方法;深入探讨了采用欧氏距离作为误差函数的改进ＢＰ算法;给出了在数据融合中使用该模糊神经网络推理机进行目标平台识别的例子．     

单片机工业控制网络智能化方法

本文根据计算机工业控制网络的特点，提出了用数字单片机、模糊单片机和神经网络芯片构成控制站与监测站的方法；并且，提出了几种基于神经网络和模糊逻辑的智能化方法．     

基于模糊神经网络的模式识别方法

讨论了3种模糊神经元和由其构成的模糊神经网络的基本原理及其学习和自适应机制,针对模糊模式识别问题,建立了一种基于BP学习算法的模糊神经网络模式识别系统,该系统兼有模糊逻辑控制和神经网络两种技术的优点,提高了模糊模式识别的准确性。     

精密机械热动态误差模糊神经网络建模研究

结合模糊逻辑与人工神经网络的优点,提出精密机械热动态误差的模糊神经网络模型,并在多变量模糊模型后件结构与参数辨识中提出了主分量分析建模的新方法.基于语言控制规则的模糊模型,采用模糊推理方法,建模的关键在于结构辨识和参数辨识. 采用主分量分析方法可有效地辨识模型后件的结构与参数.为克服建模用的有效数据量少于后件参数,而无法建立相应的模糊模型这一问题,采用一种多变量系统的模糊神经网络建模方法,利用神经网络具有学习的能力,通过使用适当数量的具有充分激励信息的优选数据组作为学习样本对神经网络进行训练,从而建立起模糊神经网络模型.当辨识的模型精度达不到要求时,可应用模糊神经网络的多次训练获取更高的模型精度.实测数据建模表明,模糊神经网络模型能有效地描述热动态误差.     

基于模糊—神经融合的自适应模糊控制系统研究

模糊逻辑系统与人工神经网络各具优势,前者善于利用专家语言信息,后者有强大的学习能力,两者的结合可以取长补短。基于模糊逻辑系统与神经网络技术提出一种自适应模糊控制系统,其特点是模糊控制器具有多层前向网络结构。基于一种近最优的性能指标导出其参数自适应的误差反向传播算法。为了克服传统算法收敛慢的缺点,提出用模糊逻辑来调整学习过程的方法。通过倒立摆平衡控制仿真研究验证了所提出的自适应模糊控制系统及其快速学     

FNN在火灾探测系统中的应用

尝试将模糊神经网络（FNN）应用到消防系统中,利用FNN对火灾信号进行处理,使其不仅能有效降低消防系统的漏报警、误报警率,而且还可以适应各种不同的环境和工作条件,从而真正实现消防系统的自适应。该方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点,弥补不足,优势互补,具有很大的优越性。将此算法转化为C语言代码应用到测试系统中,系统在降低误报警、漏报警方面有着明显改善。     

模糊神经网络在水文水资源应用中的研究进展

模糊神经网络结合了模糊逻辑的推理能力及神经网络的自学习能力,使其具备强大的结构式知识表达能力、自身参数调整优化的能力和较好的预报效果.同时在介绍模糊神经网络模型的特点、结构基础上,着重介绍了模糊神经网络在水文水资源领域的研究现状,并指出了其在理论及应用中存在的问题.     

模糊神经网络故障诊断研究

将模糊神经网络用于电力电子电路的故障检测和诊断，阐述了基本设计思想和算法实现过程。由于模糊神经网络不需要对象的准确模型，它以分布的方式存储信息，利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性映射，在神经网络框架下引入模糊规则，使网络中的权值有明显的意义，且保留了神经网络的学习机制，对权值的学习采用BP算法。据此，建立适当的模糊神经网络故障诊断系统，应用结果表明了该方法的有效性，漏检率和误检率达到预定要求。     

基于神经网络的自动星图识别算法

神经逻辑网络(NLN)是一种神经网络与专家系统相结合的神经网络模型，本文探讨一种基于模糊神经逻辑网络的星图识别算法。在大视场多星定位系统的星图识别中，该算法比直接匹配法有较快的识别速度和较高的识别精度。     

模糊神经网络系统的设计与应用研究

把模糊逻辑系统与神经网络相结合,形成结构像神经网络,功能似模糊逻辑系统的模糊神经网络系统,该系统具备了模糊逻辑系统和神经网络的优点,克服了单个系统的不足。再结合误差反向传递学习算法（BP算法）,调整模型参数及权值。最后应用模糊神经网络系统解决实际问题,经过若干次学习训练,使系统达到稳定,通过仿真结果可看出;将所设计的模糊神经网络系统应用在WTI原油价格预测中具有可行性与有效性。     

基于模糊BP神经网络的抑郁症分诊系统

基于模糊逻辑和BP神经网络相结合的方式,提出了一种抑郁症的早期自动诊断方法,研究了抑郁症的分诊指标和分级标准的确定和模糊处理方法,把模糊量化的数据作为BP神经网络的输入,构建了合适的3层BP神经网络。仿真结果显示,综合运用模糊算法和BP神经网络的方法能达到优势互补的效果,构建的模糊神经网络用于抑郁症的诊断是可行的。     

A fuzzy neural network evolved by particle swarm optimization

A cooperative system of a fuzzy logic model and a fuzzy neural network(CSFLMFNN)is proposed,in which a fuzzy logic model is acquired from domain experts and a fuzzy neural network is generated and prewired according to the model.Then PSO-CSFLMFNN is constructed by introducing particle swarm optimization(PSO)into the cooperative system instead of the commonly used evolutionary algorithms to evolve the prewired fuzzy neural network.The evolutionary fuzzy neural network implements accuracy fuzzy inference without rule matching.PSO-CSFLMFNN is applied to the intelligent fault diagnosis for a petrochemical engineering equipment,in which the cooperative system is proved to be effective.It is shown by the applied results that the performance of the evolutionary fuzzy neural network outperforms remarkably that of the one evolved by genetic algorithm in the convergence rate and the generalization precision.     

并联式混合动力电动汽车控制策略研究

简要阐述了并联式混合动力电动汽车的控制思想及几种不同的控制策略;选用模糊控制方法对一种并联式混合动力电动汽车驱动系统实施控制,并介绍了以电辅助式控制策略为辅的变结构模糊控制策略.仿真结果表明了这种控制策略的可行性.针对这种控制策略的不足,提出了新的研究建议,即开发模糊控制与神经网络相结合,基于模糊神经网络的控制策略.     

基于模糊逻辑聚类神经网络算法的中长期负荷预测

电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了聚类神经网络的运算速度。虽然网络采用了竞争学习作为网络的学习算法,但是它克服了一般竞争学习算法固有的死点问题,使得历史数据的聚类分析中聚类中心初始点的选取有更大的随意性。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。     

区间二型模糊逻辑系统在水位模糊控制中应用及仿真研究

模糊逻辑系统中采用区间二型模糊集合称为区间二型模糊逻辑系统。将模糊逻辑系统及模糊逻辑工具应用于模糊控制模块中能够很好的解决实际问题。本文设计区间二型模糊逻辑系统研究水位模糊控制问题,MATLAB仿真研究结果表明,所设计的区间二型模糊逻辑系统应用于水位控制是有效的。