基于神经网络的高校学生信用模糊评价研究

本文为更有效地对高校学生信用进行综合评价，建立了高校学生信用评价多级指标体系，提出了一种基于神经网络的评价模型。模型将模糊理论引入神经网络，通过神经网络的学习训练来调整模糊数学中的相应参数，以有效地模拟模糊综合评价的过程，对信用评价的定性过程而言，具有一定的合理性。     

基于LSFD算法的小波模糊神经网络的研究与应用

利用小波变换的多分辨率特性构造小波模糊神经网络模型,并应用在非线性系统的辨识上.在参数学习上,给出了模糊微分与李亚普诺夫稳定相结合的新算法—LSFD算法,并与梯度下降法进行了对比.通过仿真,结果表明小波模糊神经网络模型与模糊神经网络、模糊小波神经网络、小波神经网络和神经网络等模型相比,其性能指标最小,收敛速度更快,更加准确.     

基于改进小波神经网络的信息安全风险评估

由于信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在一定的局限性。将人工神经网络(ANN)理论、小波分析及粒子群优化算法有机结合,提出了粒子群-小波神经网络(PWNN)的信息安全风险评估方法。首先,采用模糊评价法对信息安全的风险因素的指标进行量化,对神经网络的输入进行模糊预处理;其次,采用粒子群优化算法对小波神经网络进行训练。仿真结果表明,提出的改进的小波神经网络模型可实现对信息系统的风险因素级别的量化评估,克服现有的评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,具有更强的学习能力、更快的收敛速度。     

基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计

为了充分利用遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,提出了1种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器的设计,并通过对二阶系统模型的仿真,证明基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器比常规的模糊神经网络控制器具有更好的控制性,具有更大的实用性。     

基于混合粒子群算法的小波神经网络故障诊断

针对复杂的飞控系统传感器故障类型,建立了故障诊断模型,提取了各种故障数据.构建3层小波神经网络,并提出一种改进粒子群算法--混合粒子群算法对小波神经网络进行训练,该算法使用离散粒子群算法优化小波神经网络连接结构,同时使用基本粒子群优化算法优化小波神经网络权值.将这种改进的小波神经网络算法应用于飞控系统传感器故障诊断中....     

基于模糊BP神经网络雷达导引头的性能评价

利用模糊系统和BP神经网络的组合模型来进行电子部件的性能评价,组合模型能够兼具二者优点,从理论上比模糊系统性能评价更精准全面.为提高模糊BP神经网络的映射和预测能力,将BP神经网络结构中的动量因子和学习速率两个参数利用误差反馈来调整.从理论上组合模型对电子部件性能评价误差更小,速度更快.通过实例仿真试验表明,改进后的模糊BP神经网络相比较改进前模糊BP神经网络系统,对导引头的性能评价更精准,适用性更强.     

一种小波神经网络的混沌加密算法研究

概括了小波神经网络的主要理论,将小波神经网络和混沌系统相结合,建立了一种混沌序列的生成模型,给出基于小波神经网络的混沌加密算法,最后对算法进行计算机仿真实验.结果表明小波神经网络具有更快的收敛速度和更准确的逼近能力,而基于小波神经网络的混沌加密算法具有很高的安全性.     

神经网络在信息安全风险评估中应用研究

针对信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在-定的局限性.为了提高安全风险评估性能,将RBF神经网络理论、粒子群算法分析以及模糊评价法进行有机结合,建立了一种粒子群优化的RBF神经网络信息安全风险评估模型.首先通过模糊系统对信息安全风险因素指标进行量化,将模糊系统的输出输入到RBF神经网络的模型中,然后利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化并加以训练,最后得到优化评估模型.进行仿真的结果表明,改进的RBF神经网络模型可实现对信息系统的风险评估,解决了传统评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,并且比RBF神经网络具有更高的拟合精度、更强的学习能力和更快的收敛速度.     

基于神经网络的非线性气动弹性系统辨识

由于气动弹性系统的非线性和不确定性的存在,传统的辨识方法在工程中难以满足。针对这种情况提出了一种模糊小波神经网络(FWNN)辨识方法。首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建FWNN网络结构,能够较好地逼近具有不确定性的非线性AE系统;然后,考虑到辨识的快速性和准确性,系统采用一组模糊IF-THEN规则,对模糊后件采用单隐层小波神经网络结构;参数学习采用基于Lyapunov稳定性的滑模学习算法,保证系统存在参数不确定的情况下,辨识误差能更快地收敛。最后,对结构非线性二元翼段进行仿真研究,验证了该模型的有效性。     

基于蚁群学习算法的模糊小波神经网络控制

通过对模糊小波神经网络控制器的研究,发现小波基函数的平移、伸缩因子和网络边的权值难以确定。于是提出采用蚁群算法对小波神经网络控制器中的各参数进行学习训练。仿真试验表明经过蚁群算法训练出来的参数正确率较高,训练时间较短,且所得到的模糊小波神经网络控制器具有较强的范化能力和自适应功能。     

PSO-BP 模型在高校学生个人信用评价中的应用

近年来,信用问题己成为全社会共同关注的一个重要话题。通过建立高校学生个人信用评价体系来引导和督促学生重视个人信用记录、改善个人信用行为、推动高校助学贷款、就业等各项工作的开展是非常必要的。采用PSO-BP算法建立模型,对BP算法进行优化,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小、初始值难以确定等固有缺陷。通过在Matlab环境下进行仿真,结果表明,PSO-BP加快了BP的收敛速度,提高了BP的泛化能力,PSO-BP模型的训练效果明显优于BP模型,在高校学生个人信用评价币具有一定的实践意义。     

模糊神经网络技术的新近发展

本文从模糊系统与神经网络作为自适应模型无关估计器时智能特性的研究，模糊控制器的神经网络实现技术，改善神经网络学习性能的模糊控制技术，面向对象的模糊神经网络开发平台的研究等方面介绍了模糊神经网络技术的研究现状，并针对目前的模糊逻辑，神经网络，子波变换，遗传算法等的集成化技术进行了探讨，并融入了作者关于定性与定量知识有机集成的柔性核理论的基本思想。     

模糊小波神经网络的研究及其应用

针对小波神经网络训练时间较长且易陷入局部极小值的缺点,文章提出了将小波神经网络融合模糊算法的方法,并建立了模糊小波神经网络模型及其训练算法,给出了该模型在变频调速系统故障预测中的应用实例。应用结果表明,模糊小波神经网络提高了网络训练速度,达到了优良的函数逼近效果。     

软件风险评估量化分析研究

为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法.通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值.将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型.对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性.     

一种基于类覆盖和粒子群优化的模糊神经网络系统

提出一种基于类覆盖获取有向图和粒子群优化方法的模糊神经网络模式识别系统模型，该模型利用改进的贪心算法获得半径较均匀的超球体类覆盖，再利用超球体类覆盖实现模糊输入空间划分和模糊IF-THEN规则提取，以此实现模糊神经网络系统的结构辨识；采用改进的模糊加权型Mamdani推理法确定系统的输出，并使用基于粒子群优化的算法对系统参数进行精炼，使系统具有很好的强壮性和识别率．对11种矿泉水味觉信号的识别实验结果证明了该系统的可行性和有效性．     

一种耦合赋权的网络安全评价模型

采用加速遗传算法的模糊层次分析法(AHP)筛选指标,构建计算机网络安全评价指标体系,提出基于主客观赋权相结合的改进 AHP以及信息熵耦合赋权法,对影响网络安全的因素重要性进行排序,利用模糊综合评判法建立网络安全评价模型。实例应用结果表明,该模型的评价结果客观合理。     

Identification Recurrent Type 2 Fuzzy Wavelet Neural Network and L2‐Gain Adaptive Variable Sliding Mode Robust Control of Electro‐Hydraulic Servo System (EHSS)

An electro‐hydraulic servo system (EHSS) is a kind of system with the characteristics of time‐variant, serious nonlinearity, parameter and structural uncertainty, and uncertain load disturbance in most cases. These characteristics make it very difficult to realize highly accurate control by conventional methods. In order to solve the above problems, this paper introduces a recurrent type 2 fuzzy wavelet neural network to approximate the unknown nonlinear functions of the dynamic systems through tuning by the desired adaptive law. Based on the identification by recurrent type 2 fuzzy wavelet neural network, a L2 gain design method, combining gain adaptive variable sliding mode control with H infinity control, is proposed for load disturbance, thereby accommodating uncertainties that are the main factors affecting system stability and accuracy in EHSS. In this algorithm, a recurrent type 2 fuzzy wavelet neural network is employed to evaluate the unknown dynamic characteristics of the system and gain adaptive variable sliding mode control to compensate for evaluating errors, and H infinity control to suppress the effect on system by load disturbance. The experiment results show that the proposed system L2 gain design method can make the system exhibit strong robustness to parameter variation and load disturbance.     

BP神经网络在心理障碍诊断中的应用研究

以高校大学生常见心理疾病作为研究对象,充分利用L-M算法的全局寻优性及局部收敛性的特点对BP神经网络进行优化,建立基于改进的BP算法的心理诊断模型,实现简单的模式识别。仿真结果表明:该模型减少了训练迭代次数,缩短了训练时间,具有较高的准确性,应用该神经网络建立心理障碍诊断系统也是有效的。     

水轮机调节系统的模糊神经网络控制*

将模糊神经网络与自适应控制相结合,设计出一种能对水轮机调节系统进行有效控制的基于模糊神经网络的自适应PID控制算法.对改进后的调节系统特性进行测试和仿真,并与常规的水轮机进行比较,验证了模糊神经网络控制方案的可行性.仿真结果表明,该算法实现了调节系统的在线自适应调整,更精确反映调节系统的动态变化过程.与其他方法相比,该算法具有更快的响应速度和更好的控制效果.     

基于小波神经网络的人力资源评估模型

绩效管理是人力资源管理的重要职能之一.结合小波变换和神经网络理论,提出了一种小波神经网络.并利用该小波神经网络建立了人力资源评估模型,为企业领导者和人力资源管理者在建立和完善科学的绩效体系时提供有益的参考.仿真结果表明该网络分类准确,可靠性高.