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针对模糊集合在语义描述上存在的不足,为提高自适应模糊神经网络的紧凑性,提出了自适应直觉模糊神经网络。首先,推导了适合神经网络计算的直觉模糊规则。接着,给出了自适应直觉模糊神经网络的结构和各层的含义,并给出了网络学习算法和收敛性分析。最后,通过典型实例仿真试验,表明提出的自适应模糊神经网络结构更为紧凑,学习算法的泛化性能更佳。 相似文献
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基于B样条函数的模糊神经网络 总被引:2,自引:0,他引:2
通过研究B样条函数在模糊系统和神经网络系统中的应用,探讨了通过B样条函数,结合模糊系统和神经网络的各自特点,构造模糊神经网络的方法,并提出了具体的网络模型以及相应的学习方法。 相似文献
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针对气辅注塑成形的注气压力精确控制要求,设计了具有5层结构的模糊神经网络控制器和控制算
法,利用神经网络的学习能力实现对模糊逻辑规则的优化,改善了系统的适应性。对系统3段压力控制的仿真
分析,验证了模糊神经网络控制模型的可行性,控制效果良好。 相似文献
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为了提高刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度,本文在分析RBF神经网络与模糊逻辑系统的函数等价性基础上,提出了一种基于T-S型模糊推理方法的RBF模糊神经网络,设计出基于RBF模糊神经网络的工业机器人控制器.研究发现,与普通的模糊神经网络相比,该网络结构简单,层数少,训练速度快,能自动寻优,通过在线调整网络隶属函数的中心值和宽度,优化了模糊规则,实现了对非线性系统的高精度轨迹跟踪控制,而且表现出有效性和鲁棒性. 相似文献
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模糊神经网络在高层建筑横风向振动控制中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了模糊神经网络方法控制高层建筑横风向风振反应。通过观测部分楼层加速度和控制力输出,建立了模糊神经网络控制器,解决了传统控制中有限的传感器数目对系统振动状态估计的困难.利用模糊神经网络控制器预测结构的控制行为,消除了闭环控制系统中存在的时滞。利用模糊神经网络控制器的自学习能力来确定模糊规则和语言变量隶属函数,解决了土木工程复杂结构模糊控制中,难于依据专家的主观经验来确定模糊控制规则和语言变量隶属函数等困难。模糊神经网络方法的优势在于算法自身的鲁棒性,处理结构非线性、参数不确定性及时变等问题的能力。通过对基准建筑的刚度不确定性分析,讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性。仿真分析表明,模糊神经网络控制策略能有效地抑制高层建筑的横风向风振反应,控制效果略优于LQG控制,而拥有LQG控制不具备的诸多优点。 相似文献
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提出了一种适用于空调系统控制的新型神经模糊控制器。这种神经模糊控制器将神经网络和模糊控制紧密结合,是一种以神经网络表示模糊控制规则的模糊控制系统,控制推理基于模糊推理的精确值法,神经网络采用后向传播(BP)学习算法。本文论述这种神经模糊控制器的结构和算法,其仿真和优化将另文论述。 相似文献
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模糊聚类分析在模糊神经网络结构优化中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了模糊聚类分析在多变量模糊神经网络的结构确定中的应用,在传统的模糊C-均值算法的基础上,给出了一个衡量聚类有效性的函数和确定模糊指数的启发式方法,并给出了应用该算法的具体的模糊神经网络模型。 相似文献
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Two adaptive numerical modelling techniques have been applied to prediction of fatigue thresholds in Ni-base superalloys. A Bayesian neural network and a neurofuzzy network have been compared, both of which have the ability to automatically adjust the network’s complexity to the current dataset. In both cases, despite inevitable data restrictions, threshold values have been modelled with some degree of success. However, it is argued in this paper that the neurofuzzy modelling approach offers real benefits over the use of a classical neural network as the mathematical complexity of the relationships can be restricted to allow for the paucity of data, and the linguistic fuzzy rules produced allow assessment of the model without extensive interrogation and examination using a hypothetical dataset. The additive neurofuzzy network structure means that redundant inputs can be excluded from the model and simple sub-networks produced which represent global output trends. Both of these aspects are important for final verification and validation of the information extracted from the numerical data. In some situations neurofuzzy networks may require less data to produce a stable solution, and may be easier to verify in the light of existing physical understanding because of the production of transparent linguistic rules. 相似文献
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基于Rough集理论的模糊神经网络构造方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了在模糊神经网络中使用Rough集理论进行网络结构设计的方法。由于Rough集理论有强大的数值分析能力,而模糊神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种网络构造方法的主要过程为:首先,利用Rough集理论对给定数据集进行规则获取;然后,根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值;最后,用BP算法迭代求出网络的各种参数,完成网络的设计。给出了一个二维非线性函数拟合的实例,进一步验证了方法的正确性。 相似文献
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一种基于软计算的转子故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种基于软计算的转子故障诊断方法。该方法充分利用软计算中的模糊集合理论,人工神经网 络,粗糙集理论和遗传算法等计算方法优势,弥补它们相互的不足,进行故障诊断。首先利用粗糙集理论对样本数据进 行初步规则获取,并计算规则的依赖度和条件覆盖度,然后根据这些规则进行网络设计,其中,网络隐层节点的数目等于 规则的数目,初始网络权重由规则的依赖度和条件覆盖度确定,最后用遗传算法对模糊神经网络参数进行优化。使用该 网络对转子类常见故障进行诊断。实验表明,和一般模糊神经网络相比,这种基于软计算的诊断方法具有训练时间短、 诊断准确率高的特点。 相似文献
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提出了一种刀具故障检测方法,该方法把模糊逻辑和神经网络结合起来,并用神经网络分解技术,建立了一个刀具状态识别网络。该网络适用于多传感器对刀具复杂状态进行识别和分类,具有训练时间短,执行速度快,可靠性高,抗噪能力强等特点。 相似文献
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基于自主研发的压电主动杆件的振动控制特性,采用主动杆件两端节点的相对位移和相对速度作为输入以及控制电流作为输出,设计了空间杆系结构的Sugeno型模糊神经网络控制系统。首先通过LQR方法对结构进行控制产生训练数据样本,再利用神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及产生模糊规则,最后利用模糊系统的推理能力对空间杆系结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与基于经验的Mamdani型模糊推理规则进行仿真对比。仿真结果表明两种模糊推理模型对结构模型的控制都能达到良好效果,但是由于Sugeno型模糊推理的计算简单,其仿真速度比Mamdani型模糊推理快几十倍,而且省去了人为的经验总结过程,因而采用Sugeno型模糊神经网络控制器更能满足工程应用的要求。 相似文献
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将模糊自适应BP算法应用于包装件缓冲垫层非线性特性识别问题,提高了网络训练速度,从而使结构化神经网络方法更适于实际应用. 相似文献
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基于粗糙集理论的模糊神经网络及其在化纤生产过程中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于粗糙集理论的模糊神经网络系统,首先运用粗糙集理论来发现大量样本数据中的概略化的规则,然后根据这些规则来设计神经网络的结构模型,并利用神经网络技术对模型进行训练。化纤工业中抽丝冷却侧吹风过程的模拟仿真实验,证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献