基于模糊聚类的模糊神经网络控制

对于复杂的非线性离散系统,提出将模糊聚类算法同神经网络相结合,使用衡量聚类有效性的S函数确定模糊规则数目,进而确定模糊神经网络的结构;控制器的设计应用LMI方法。以典型的非线性系统二级倒立摆为例,在Matlab中进行仿真实验,结果表明,基于聚类算法的神经网络控制能够在较大范围的初始状态下使系统获得稳定。     

基于聚类的模糊神经网络预测系统

本文在Ｔａｋａｇｉ提出的神经网络驱动的模糊推理基础上,提出了基于聚类的新模糊神经网络的和学习算法。     

基于模糊聚类的神经网络故障诊断方法

提出基于模糊聚类的BP神经网络（Fuzzy Clustering BP Neural Network,简称FCBPNN）故障诊断的理论和方法,即利用模糊聚类准则对样本数据进行预处理.通过仿真比较FCBPNN与简单BPNN两种方法在抽风机组的故障诊断中的应用,证明了该方法的有效性.     

基于模糊聚类的神经网络集成

针对差异性是集成学习的一个重要条件,研究基于模糊聚类技术提高神经网络集成差异性的方法。提取大量弱分类器的权值和阈值并作为模糊聚类的数据对象,然后将聚类结果作为集成网络中个体网络的权值和阈值,最后在标准数据集上进行仿真实验,证实方法的有效性。     

基于模糊聚类的模糊神经网络的系统辨识

针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构。仿真研究证明该方法是有效的和可行的。     

基于模糊聚类的模型神经网络的系统辨识

针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构,仿真研究证明该方法是有效的和可行的。     

基于模糊聚类的神经网络故障诊断方法

提出基于模糊聚类的BP神经网络(FuzzyClusteringBPNeuralNetwork,简称FCBPNN)故障诊断的理论和方法,即利用模糊聚类准则对样本数据进行预处理。通过仿真比较FCBPNN与简单BPNN两种方法在抽风机组的故障诊断中的应用,证明了该方法的有效性。     

基于统计检验的模糊聚类神经网络

针对模糊聚类神经网络FCNN原有学习算法对初值敏感性、吸引域不灵活和稳定点不合理等局限性。本文提出基于统计检验的模糊聚类神经网络FCNN-ST。通过引入T平方抽样的单峰分布模式统计检验逐步调整网络结构。确定最佳聚类数c。并使算法的稳定点趋于合理的聚类中心。仿真结果表明。FCNN-ST具有较好的鲁棒性。     

基于模糊聚类算法的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法。利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成,集成的输出采用相对多数投票法。理论分析和实验结果表明,该方法对模式分类能取得较好的效果。     

基于遗传模拟退火算法的模糊聚类方法

首先对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于遗传模拟退火算法的聚类分析方法,从而提高了遗传算法的全局搜索能力。算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案,实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,具有良好的准确性与可靠性,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。     

模糊 RBF 神经网络在语音识别中的应用

常规RBF神经网络的隐层一般采用高斯函数,然而任意输入对于中心点的隶属程度并不总是服从高斯分布,将模糊理论引入常规的RBF神经网络对其进行改进,用任意输入模式与各类中心的隶属度来替代原有的径向基函数输出。实验结果表明改进后的模糊RBF神经网络识别率得到了提高。     

基于神经网络的语音识别技术研究

对BP神经网络在特定人语音识别技术中的应用进行了探索性的研究，进而对非特定人语音识别做了一定的实验和研究。通过对比分析了传统的语音识别方法——模板匹配法和人工神经网络语音识别方法的优缺点。神经网络可以得到较高的识别准确度，但是训练速度慢是它的弱点，因此，针对经典的BP算法训练速度慢的缺点，对BP网络加以改进，提高网络训练速度，通过改进使神经网络用于语音识别的各种优越性充分发挥。     

遗传神经网络在语音识别中的应用研究

针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传（GA）算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法（GABP）,并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

遗传神经网络在语音识别中的应用研究

针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP),并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

基于DNN的低资源语音识别特征提取技术

针对低资源训练数据条件下深层神经网络（Deep neural network,DNN）特征声学建模性能急剧下降的问题,提出两种适合于低资源语音识别的深层神经网络特征提取方法.首先基于隐含层共享训练的网络结构,借助资源较为丰富的语料实现对深层瓶颈神经网络的辅助训练,针对BN层位于共享层的特点,引入Dropout,Maxout,Rectified linear units等技术改善多流训练样本分布不规律导致的过拟合问题,同时缩小网络参数规模、降低训练耗时;其次为了改善深层神经网络特征提取方法,提出一种基于凸非负矩阵分解（Convex-non-negative matrix factorization,CNMF）算法的低维高层特征提取技术,通过对网络的权值矩阵分解得到基矩阵作为特征层的权值矩阵,然后从该层提取一种新的低维特征.基于Vystadial 2013的1小时低资源捷克语训练语料的实验表明,在26.7小时的英语语料辅助训练下,当使用Dropout和Rectified linear units时,识别率相对基线系统提升7.0%;当使用Dropout和Maxout时,识别率相对基线系统提升了12.6%,且网络参数数量相对其他系统降低了62.7%,训练时间降低了25%.而基于矩阵分解的低维特征在单语言训练和辅助训练的两种情况下都取得了优于瓶颈特征（Bottleneck features,BNF）的识别率,且在辅助训练的情况下优于深层神经网络隐马尔科夫识别系统,提升幅度从0.8%~3.4%不等.     

基于粒子群优化神经网络的语音情感识别

提出了一种基于粒子群优化算法的人工神经网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化。利用粒子群优化算法(PSO)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值和阈值,快速地实现网络的收敛。在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与PSO神经网络分别用于语音情感识别的识别率,PSO神经网络的平均识别率高于BP神经网络6.7%,高于RBF神经网络5.4%。结果显示,粒子群优化神经网络用于语音情感识别提高了识别性能。     

基于径向基神经网络的语音识别技术

深入分析研究了径向基神经网络的优缺点,并对其进行了改进,分析讨论了语音识别研究中,径向基神经网络的设计原则以及特征参数等对语音识别结果的影响。将其应用于数字语音识别中,实验结果表明,基于改进型的径向基神经网络的语音识别方法有着较好的识别性能和应用效果。针对非特定人的孤立词识别,识别率可以达到90%以上。     

基于深度神经网络的语音识别系统研究

语音识别是人机交互模式识别领域的一个重要课题,构建了一种基于深度神经网络的语音识别系统,使用了抗噪对比散度法和抗噪最小平方误差法对模型进行无监督训练;使用了均值归一化进行模型优化, 提高了网络对训练集的拟合度,并且降低了语音识别的错误率;使用多状态激活函数进行了模型优化,这不仅使得不带噪测试和带噪声测试的语音识别错误率进一步下降,并能在一定程度上减轻过拟合现象;并通过奇异值分解和重构的方法对模型进行了降维。实验结果表明,此系统可以在不影响语音识别错误率的基础上极大地降低系统的复杂性。     

基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究

提出一种基于模糊c-均值聚类(FCM)的模糊神经网络模型用于荼味信号识剐的方法。该方法采用模糊c-均值聚类实现模糊神经网络中模糊子集及其隶属度函教的自动确定，并对模糊加权型推理法进行了改进，在此基础上构枣了一个模糊神经网络模型。通过5种茶味信号识别的仿真实验，表明本文提出方法的有效性。     

模糊ISODATA聚类的BP神经网络及其应用

提出了一种基于改进的模糊ISODATA聚类的BP神经网络算法,增强了其处理大样本的分类能力,可以很好地解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性和泛化能力差等神经网络的固有问题。将其应用于消费者个人信用评估中,通过实验对比表明该算法精度较高,容错性好。