数学神经网络（Ⅴ）

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段，首先用便子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以有模糊关系方程的神经网络形式。     

基于模糊神经网络算法的灰色线性规划及其应用

将灰色系统理论与线性规划相结合,给出了灰色线性规划模型,采用模糊神经网络算法,求出其最优解,并将该方法运用于连云港市的土地结构优化中,取得了理想的效果.关键词：目标函数;灰色线性规划;模糊神经网络     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关，该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择．在构建该神经网络时，最优超盒形状系数的确定比较困难，故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法，取消了超盒形状系数对扩张过程的限制，以是否包含其他类样本为超盒扩张条件．实验结果表明，使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单，对模式分类的效果更好．     

求解线性等式与不等式组的神经网络模型

提出了一种求解线性等式与不等式组的神经网络模型，该模型避免了惩罚函数模型的缺点，当模型达到稳态时，网络输出将给出问题的精确解。作为一个应用，从本文提出的模型可以导出解一类线性规划问题的神经网络模型     

基于小波分析和模糊神经网络的水文预测

提出一种基于小波—模糊神经网络的水文时间序列预测方法．利用小波分析具有“数学显微镜”的特点，分析水文时间序列的频率构成；通过模糊逻辑和神经网络两种理论的融合，对各频率分量进行预测，最后合成预测结果．对浙江源口水库10年间入库水量时间序列的预测实践，验证了方法的有效性。     

基于混合神经网络的模糊辨识方法

提出一种简明而有效的基于混合神经网络的模糊辨识方法．与现有方法不同,该模糊辨识方法采用自组织神经网络和模糊聚类网络两部分组成的三层神经网络来实现．实验结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并具有较高的计算效率和精度．     

一种求解线性规划的神经网络

提出了一种新的求解线性规划的神经网络及其有源跨导－Ｃ实现。其特点是结构简单，便于采用ＣＭＯＳ工艺集成。     

模糊神经网络识别方法

本文提出了一种新的模糊神经网络分类器,它结合了神经网络和模糊系统的优点,在使用神经网络结构的同时又用模糊理论来处理模糊和非模糊的信息。新网络在处理分类问题时,对畸变和噪声有较好的容忍性。本文还给出了用网络识别数字和印鉴的例子。     

一个新的线性规划通用神经网络模型

指出了现有模型存在的局限性，为构造了一种新的神经网络模型用于求解一般线性规划问题，避免了现有网络模型的不足，该模型是线性规划的通用模型，具有全局渐近稳定性，能够惟一地收敛到问题的全局最优解，模拟计算表明了新模型的有效性。     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推进规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略-模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计。     

约束条件含模糊数的线性规划的一种求解方法

讨论了约束条件中系数是模糊数的模糊线性规划的一种解法,利用Roubens的模糊数比较的概念,把系数是模糊数的线性规划问题转化为经典的线性规划问题,从而利用求解线性规划的单纯形法求解此类模糊线性规划．最后给出此种方法在实际中的应用．     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

求解线性规划问题的神经网络模型

提出了一个解线性规划问题了增广的神经网络模型，证明了该网络全局稳定子平衡点，而平衡点就是线性规划问题的解，该网络的优点是，能够实时获得问题的精确解，且可以同时获得带等式或不等式约束的对偶问题解，该网络易于电路实现。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力     

约束条件中含有三角模糊数的线性规划求解方法

采用一种新的模糊数排序方法,将约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得原模糊线性规划的最优解.实际应用实例显示,该求解方法是有效可行的,可以为解决模糊线性规划问题提供一种新的途径.     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅱ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统人脑性等特点来弥补相互的缺点，二者结合产生一种基于神经网络的模糊系统，采用BP算法对系统参数进行调整，最后用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

求解有限马氏决策问题的神经网络方法

在有限马尔可夫决策过程的线性规划求解方法以及神经网络算法的基础上提出了运用神经网络求解有限马尔可夫决策问题的方法．并通过算例验证了该方法的有效性．     

板球系统的模糊神经网络控制算法研究

针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。     

一种用于非线性逼近的新型模糊神经网络

针对一般非线性映射的逼近问题，提出用分域逼近的通用算法来实现全局逼近，并据此构造了实现该算法的新型模糊模糊神经网络。通过仿真，将新型模糊神经网络和常用的BP和RBF两种神经网络进行比较。结果表明，该新型模糊神经网络的非线性逼近能力明显优于后两者，且权值具有明显的几何意义，设计难度相对较小，可用于解决复杂非线性函数的逼近问题。     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推理规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略--模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计.