基于模糊神经网络的烟度检测系统的研究

本对全流消光式烟度检测系统中的不确定因素进行校正，归结为模糊规则，并用模糊神经网络来提取这种规则，实现了烟度检测系统的误差校正。仿真分析表明，模糊神经网络应用于烟度的检测是可行的。     

基于模糊神经网络的建筑结构系统辨识

本文提出一种基于模糊神经网络和建筑结构系统辨识方法。利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。不但可以克服以往传统与智能辨识方法中存在的种种弊病,而且还将土一结构相互作用以及结构自身非线性对结构动力特性的影响考虑在内,使得结构系统辨识更具客观性。具有物理意义明确,可扩展性强,能够用于实时在线控制与健康诊断等优点。     

模糊神经网络的理论发展与应用研究

本论文主要介绍了模糊神经网络的产生与发展过程,模糊神经网络的特点与结构,并结合实例对其在解决问题中的应用进行了说明。     

模糊神经网络的快速学习算法研究

对模糊神经网络的快速学习算法进行了研究，提出ＦＮＮ的最小二乘－单纯形产算法。解决了ＦＮＮ采用梯度型算法学习时所固有的局部收敛问题及跗算法在线应用的问题。与梯度型算法以及ＧＡ相比，ＬＳ－Ｓｉｍｐｌｅｘ算法具有更高的学习精度和更快的收敛速度，所得的ＦＮＮ具有良好的泛化性能。     

基于多项式系的类模糊神经网络与非线性系统的控制

提出一种新的神经网络－－类模糊神经网络，并以基于多项式系的类模糊神经网络为例作了讨论。该网络具有隐层少，运算简单和函数逼近能力强的特点。就一类非线性系统的在线控制，给出了类模糊神经网络控制的选择记忆算法，并证明了这种算法的收敛性，这一类非线性系统的在线控制问题得以初步解决。     

基于B样条函数的模糊神经网络

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。     

基于模糊神经网络的双目视觉系统的研究与准确度

在机器视觉系统中,由于深度信息的丢失,镜头的畸变等因素的影响,使得摄像机的模型是非线性的.在采用模糊神经网络对双目视觉系统标定时,以特征点投影到左右图像的坐标为4路输入,以网络的3路输出和该对应点在世界坐标系坐标的均方值为性能指标;根据梯度下降法来调整和最终获得一组稳定的隐含神经元与输出神经元之间的连接权值,以及高斯型隶属函数的参数(均值与标准差);这样可以用模糊神经网络的权值与隶属函数来代替双目视觉系统两个摄像机的投影矩阵,以描述三维空间特征点坐标与对应点在左右摄像机图像之间的关系,实现系统的标定.     

基于模糊神经网络的机载设备智能故障诊断系统

针对某型飞机机载设备故障多,且具有模糊性、复杂性的特点,本文将模糊逻辑和神经网络相结合,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,建立了模糊神经网络故障诊断模型.采用图形化编程技术,开发了一种故障诊断推理流程图,方便了用户的开发.该系统依据专家知识和测试数据,可将故障隔离到内场可更换单元(SRU)或某个功能电路.实践证明该诊断系统是有效的,具有推广应用价值.     

温控一体化热计量系统探讨

介绍了温控一体化热计量系统的构成和在分户供暖中的应用,解决供暖无计量、无温控或有计量、收费难等问题,实现热计量公平。     

基于模糊神经网络的炸药与岩石匹配优化系统研究

炸药与岩石的匹配一直是广大爆破工程师在研究的课题.文章探索性地引入模糊神经网络方法来研究炸药与岩石的匹配及其优化,充分发挥了模糊数学的不确定性和神经网络的黑箱性,解决了岩石的复杂多变性和爆破过程的复杂性等问题,最后得出炸药与岩石的最优匹配.     

基于半导体制冷片的高精度控温电路系统设计

基于半导体制冷片(Thermo Electric Cooler,TEC)设计了一种高精度控温电路系统。本文详细介绍了TEC的选型方法,设计并实现了以单片机为核心的硬件电路,采用PID软件控制算法优化温控参数。在实验中,选择较大热负载紫铜块作为控温对象进行实验验证,实验结果表明:在室温23℃的情况下,紫铜块的控温范围为-10~40℃,控温精度高达0.01℃。     

基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制在VAV空调系统中的应用

针对空调温度控制的大惯性、大滞后、非线性等特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明系统设计的有效性。     

基于模糊神经网络的火灾信号处理

根据火灾探测的特点,提出相应的模糊神经网络,论述综合处理多种火灾信号的模糊处理计算模型;针对具体应用,对网络结构进行了改进。由于模糊神经网络的自适应特性和推理过程易于理解的特点,它很适用于高层建筑这样的复杂环境,并可明显提高火灾探测的灵活性和准确性。     

故障诊断的模糊神经网络模型

论证了单症兆和多症兆诊断的模糊模型分别与一定条件的单层神经网络等价，从而建立了单症兆和多症兆诊断的模糊神经网络模型。基于模糊诊断原理，阐述了模糊神经网络模型是由若干独立单元组成的可扩充的组合式结构，进而提出一种修改或扩充子网络或子结点及其权重连线的可塑性学习方法。基于此模型建立了旋转机械故障诊断专家系统，以现场实际例子对模型的应用进行了说明。     

空调系统神经模糊控制器——结构和算法

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。     

基于模糊神经网络的包装机械臂定位方法研究

目的 为提高包装机械臂的抓取精度,文中基于模糊神经网络设计一种包装机械臂定位方法。方法 将激光测距仪与工业相机融合,可实现目标点的初步定位并得到位姿偏差。以机械臂末端位置误差补偿为例,设计一种模糊神经网络控制器,可实现PID控制关键参数的在线调整以提高误差补偿精度。进一步地,采用果蝇优化算法实现神经网络控制器初始值的优化,可提高控制系统性能。最后,进行实验研究。结果 实验结果表明,机械臂定位算法可使最大绝对误差从7.704 9 mm下降到1.424 2 mm;平均绝对定位误差降低约82.5%;机械臂执行效率与对照组相当。结论 该定位方法可以大幅度提高包装机械臂定位精度,可满足包装、化工、食品等相关行业要求。     

基于模糊神经网络的液体灌装自校正控制系统

目的为提高微量液体灌装精度,以补灌工序为研究对象,设计一种自校正控制系统。方法介绍灌装机的基本结构、工艺流程以及自动补灌基本原理。基于模糊RBF神经网络设计一种二次补灌控制器,阐述神经网络结构和学习算法。基于PLC和ARM搭建相应控制系统,其中PLC为主控制器负责传感器信号检测以及各工序执行,ARM为从控制器负责二次补灌控制,最后进行试验研究。结果对比结果表明,在自校正补灌的条件下,灌装精度得到明显提高,误差占比可控制在1%以下。结论所述控制系统可最大程度地减小生产过程误差,满足灌装工艺要求。     

基于RBF神经网络的灌装机控制系统设计

目的 针对传统液体灌装机灌装定量控制方法存在控制稳定性不高、控制精度较差等问题,引入RBF神经网络对液体灌装机高精度灌装定量控制.方法 构建液体灌装机伺服驱动计量缸传递函数,结合空间扰动性融合方法实现液体灌装机高精度灌装扰动特征解析;采用参数自适应辨识方法进行液体灌装机高精度灌装的定量分析;通过B样条曲线拟合方法对液体灌装机灌装拟合控制;通过自适应参数调节,构建RBF神经网络模型,实现液体灌装机高精度灌装定量控制的优化设计.结果 仿真结果表明,所提方法的液体灌装定量控制稳定性较好,灌装机灌装定量控制效果较好.结论 文中方法提高了液体灌装机高精度灌装的定量控制能力.     

基于三角模糊和BP神经网络的产品意象造型设计

目的 针对目标产品造型与用户模糊感知意象适应性欠佳问题,探索性提出一种基于三角模糊和BP神经网络的意象造型设计方法.方法 在分析产品意象造型设计流程的基础上,以三角模糊方法作为BP神经网络模型意象输入数据的预处理工具,将用户模糊感知意象量化转换;并采用因子分析法降维获取优势感知意象;借助KJ和专家评定法获取差异性较大样本,根据形态分析和建模特点划分产品部件造型特征,通过Delphi法多轮选出优势样本;基于Matlab平台,采用权值惯性可调节、学习率可变的traingdx网络训练算法,对产品优势样本进行学习、训练和预测,构建部件造型要素与用户感知间的关系模型,实现造型设计元素的最佳定量化组合,使BP神经网络对用户模糊意象的定性更为有效,将该方法应用于腰椎牵引器造型设计中.结论 实验结果表明,该方法能有效实现模糊意象的定量分析,所建立的腰椎牵引器神经网络模型输出符合设计要求,促进设计概念转化.     

基于自适应模糊逻辑和神经网络的双足机器人控制研究

在双足机器人行走控制中,为了改善系统的行走性能,提出了一种基于RBF神经网络前馈控制的力矩补偿控制方法。该方法将自适应模糊控制和神经网络逆模控制有效地结合起来,利用神经网络来逼近系统的逆动力学模型,提高系统了的控制性能,改善了机器人的行走特性。