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给出了一种基于增强型算法并能自动生成控制规则的模糊神经网络控制器RBFNNC(reinforcements based fuzzy neural network comtroller)。该控制器能根据被控对象的状态通过增强型学习自动生成模糊控制规则,RBFNNC用于倒立摆小车平衡系统控制的仿真实验表明了该系统的结构及增强型学习算法是有效和成功的。 相似文献
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一种高效的模糊规则自动生成方法 总被引:8,自引:0,他引:8
文中提出一种模糊规则自由生成方法。该方法借助K-Nearest-Neighbor的概念确定控制曲面的的关键点,然后根据关键点确定模糊划分,并由此构造模糊神经网络学习模糊规则。神经网络采用BP算法学习,在学习过程中可根据收剑情况适当增加模糊分区,并重构神经网络继续学习。该方法能生成较精简的规则集,并具有良好的收敛性和较快的收剑速度。 相似文献
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基于TS模糊神经网络的Fuzzy规则自动获取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
Fuzzy规则的获取一直是模糊智能系统的一个瓶颈。醉在深入研究TS模糊神经网络的物理意义的基础上,给出了使用遗传算法优化模糊规则集的算法并提出了从训练后的TS模糊神经网络中抽取Fuzzy规则的可操作方法。分析和实验证明,这种方法可以实现且是有效的,对于Fuzzy规则自动获取的研究具有积极的借鉴意义。 相似文献
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基于遗传算法的模糊规则的生成 总被引:4,自引:0,他引:4
模糊控制是人工智能的一重要研究领域,已经在很多方面得到了应用。模糊规则是一个智能系统的核心部分,所以模糊规则自动生成的研究一直以来吸引了很多的学者。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化进程的计算模型,它是一种高度并行的随机化搜索的自适应的组合优化算法。该文提出了一种利用遗传算法自动生成模糊规则的方法,因为遗传算法的全局优化能力,所以可以得到相对较为合适的模糊规则,通过仿真结果,也可以看出它确实是一种切实可行的方法。 相似文献
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在充分研究了模糊加权神经网络和微粒群算法的基础上,给出一种能够自动生成模糊规则的剪枝算法,并以此建立了新的网络模型。通过茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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一种基于模糊规则的神经网络结构及其学习算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了一种基于模糊规则的神经网络结构,并用形式化语言进行描述。基于模糊规则的神经网络由输入层、规则层和输出层三层网络结构组成,以隶属度函数(语义值)作为网络权值,输入值沿权值的传播即进行隶属度计算。在充分分析三角形函数特征的基础上,应用启发式方法,导出了FRBNN网络的学习算法。最后应用FRBNN评价船舶碰撞危险度,表明FRBNN兼备神经网络和模糊推理系统的优点。 相似文献
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神经网络的“黑箱问题”为该技术的广泛应用带来了一定限制,由于神经网络在一定条件下可与模糊系统相互转换,从神经网络中提取模糊规则为“黑箱问题”的解决提供了有效手段。本文在阐述基本概念的同时,分析了把连续值网络转化为二值网络和从神经网络到模糊系统的转换进行模糊规则提取的两类方法,通过解决Iris问题的实验结果比较了两类方法的性能。 相似文献
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本文研究短时交通流预测。短时交通流预测是智能交通系统研究和实践的必要基础。本文提出和建立了一个短时交通流量预测模型,该模型利用一个基于规则的模糊系统,非线性地组合BP 神经网络模型和自适应卡尔曼滤波模型的交通流量预测结果,使得短时交通流量的预测结果更加准确可靠。该模型将传统方法和人工智能方法有机结合,一方面,利用人工神经网络强大的动态非线性映射能力,从而提高预测精度;另一方面,充分发挥卡尔曼滤波的静态线性稳定性,解决了单独使用BP神经网络进行预测时识别率不理想和可信度不高的问题。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测模型具有较高的准确度和可靠度。 相似文献
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首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大地提高了目标识别率,能够较好地进行空间点目标的识别。 相似文献
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利用神经网络进行推理的模糊控制器 总被引:19,自引:3,他引:19
本文介绍了一种利用神经网络进行推理的模糊控制器。网络的输入和输出均为模糊集。训练后的网络能完成合成关系,即模糊推时。为了减少BP网络的高线训练时间,对模糊集进行了“编码”。最后给出了该控制器应用于曲线环节的实时控制结果。 相似文献
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该文在简要介绍形态学神经网络(MorphologicalNeuralNetwork,简称MNN)的基础上,提出了一种新型的模糊形态学神经网络,给出了其相应的模型。结合实例,比较了常见BP网络、形态学BP神经网络和模糊形态BP神经网络的训练结果和性能。实验结果表明,这种新型的神经网络具有较高的识别率和适应能力,同时此新型神经网络的提出丰富了神经网络模糊技术的研究。 相似文献
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本文提出了一种基于模糊神经网络的噪声自适应消除方法,介绍了该方法的原理及实现算法,并利用特殊函数和一定的噪声作为样本信号,建立了基于模糊神经网络的自适应噪声消除模型。通过该模型对有用信号的参数进行了辨识,仿真结果表明该方法具有学习速度快、诊断精度高等优点,可用于通信线路及其他电子设备的噪声消除。 相似文献
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针对一般模糊神经网络结构复杂、不利于硬件实现的问题,提出了一种基于Sugeno型模糊神经网络的新型脉冲噪声滤波器,该滤波器采用神经网络的结构设计,有利于噪声模式的检测,其内含于神经网络中的模糊推理机制不仅能够有效地滤除脉冲噪声,而且又不破坏图象的细节,该滤波器还采用能够获得全局解的遗传算法来对网络进行调整,初步研究表明,该模糊神经滤波器在滤除景物图象中的脉冲噪声方面,优于标准中值滤波器。 相似文献
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本文提出了一种基于神经网络逆向推理机制的专家系统设计方案。论文研究了一种表达知识的二元产生式规则及其编码方法。通过编码,知识被存储在ANN中;基于ANN的知识库,论文设计了一种具有逆向推理机制的推理机。本文设计了一个原型系统,用于动物识别,经实验,取得较理想的效果,证明了该方法的有效性。 相似文献
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With the MSP430 MCU as the core of control, the monitor combines the transfusion sensor, the electric apparatus, the LCD screen and the keyboard to realize automatic monitor for transfusion process. Because transfusion system is nonlinear and complex, which changes now and then and lags behind hour, conventional control method can hardly obtain benign real time monitor effect. This article introduced a control method according to fuzzy neural network, which integrates the excellences of fuzzy logical control and neural network. The method uses neural notwork to remember fuzzy rule and achieve fuzzy control and uses error back propaga- tion to realize online self-learning when the control object parameter has changed. So it can colligate, analysis and dispose data quickly and exactly to achieve intelligent control. Through examination, this monitor manages accurately, runs credibility, and its small bulk, low cost and convenient manioulation makes it worth popularizing and applying. 相似文献