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基于神经网络的模糊逻辑推理系统模型 总被引：1，自引：0，他引：1
采用多层前向神经网络模型及ＢＰ学习算法,建立了基于神经网络的模糊逻辑推理方法和基于神经网络的模糊系统模型,从而将模糊逻辑和神经网络集成融合为一个有效的功能性系统。 相似文献
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应用模糊推理系统、神经网络系统以及基于自适应神经网络的模糊推理系统对船舶碰撞危险评价进行了研究,并对这三种推理机制进行了比较。结果表明,基于自适应神经网络的模糊推理系统既能表达模糊语言、利用已有的知识,又具有前向网络的学习能力,是一种非常有前途的评价方法。 相似文献
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根据神经网络理论，提出了一种具有学习功能的参数整定算法。当通过一定数量的样本学习得到成功的ＢＰ神经网时，调用启发式控制算法闭环控制对象，将获得的响应数据送到ＢＰ网，即可得到ＰＩＤ的整定参数。并以二阶、三阶系统为例，经仿真得到了合适的整定参数。整定方法在分散控制系统中，对大量在线参数辨识计算的处理结果是令人满意的。 相似文献
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阐述了神经网络ＢＰ模型和算法，构造了大型水轮发电机定子铁心背部温度预测的神经网络模型，并将计算结果与实测结果作了比较，结果令人满意。 相似文献
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BP网络的改进和应用 总被引：4，自引：0，他引：4
ＢＰ网络的目标点附近收敛速度较慢,学习效率较低,解释复杂,常不保证全局收敛而导致学习失败。通过对其算法进行改进,并应用改进后的ＢＰ神经网络对红桔振动损伤进行分析建模,能准确地反应其损伤程度。 相似文献
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利用神经网络改进鸡疾病临床诊断专家系统 总被引：4，自引：1，他引：3
探讨利用人工神经网络改进“鸡常见疾病临床诊断专家系统ＥＳＣＣ”。ＢＰ训练算法可 解决专家系统构造中的瓶颈问题－知识获取，但存在收敛性和泛化能力较差的缺陷，作者使用比例训练的ＢＰ算法，提出对训练模式进行样本重组的方法，其特点是训练速度快，特征抽取能力强，结果表明，改进后的系统优于常规ＢＰ算法。系统可从病历中学习规则，诊断符合率从８０％提高到９４．１％，训练次数从７９００次（常规ＢＰ算法）减少到８００ 相似文献
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本文提出了一种神经网络智能ＰＩＤ参数最优控制系统，给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法。仿真实验和应用结果表明，这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。 相似文献
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基于神经网络的汽车——驾驶员——环境闭环系统的操纵稳定性 总被引：1，自引：0，他引：1
以三自由度汽车模型为基础，采用人工神经网络的ＢＰ算法，建立了基于神经网络的汽车－驾驶员－环境闭环控制系统模型，研制了闭环控制系统仿真软件，对几种典型转向工况进行了模拟。为验证系统模拟及仿真结果的正确性，进行了汽车操纵稳定性试验。结果表明，闭环系统模型合理，仿真结果准确。 相似文献
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将ＢＰ神经网络多指标主人方法引入农作物品种选优中，并以西瓜品种为例阐述了具体应用，为农作物优良品种的挑选推广提供了一种科学定量的评价方法。 相似文献
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基于模糊神经网络的电控发动机诊断专家系统的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
发动机出现故障的机率较高,一般占整车故障的40%左右。研究发动机故障诊断专家系统,可以及时、准确进行故障定位,提高工作效率。但是传统专家系统存在推理效率低、自学习能力差等缺点。本研究将模糊逻辑和传统神经网络相结合形成模糊神经网络,建立了模糊神经网络(FNN)故障诊断模型,并将该模型应用于发动机故障诊断,优势互补,提高了专家系统的推理效率和自学习能力,其性能高于传统的BP网络。 相似文献
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采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点. 相似文献
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湖泊富营养化综合评价模糊神经网络专家系统的研究 总被引：6，自引：1，他引：6
在综合评价体系结构基础上，应用模糊神经网络技术，建立了1个湖泊富营养化综合评价模糊神经网络专家系统，该专家系统易于表达模糊知识，其知识获取和存储方式与普通专家系统不同，具有较高的推理效率，较强的容错、自适应和自我更新能力。 相似文献
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利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。 相似文献
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针对目前真空木材碳化设备的控制系统具有大滞后、强耦合、时变性以及难以建立精确数学模型等特点,提出了一种模糊神经网络算法的真空木材碳化设备控制系统。通过对输入输出变量、论域及隶属函数的选择,设计出真空木材碳化设备控制器;再将神经网络与模糊控制系统相结合,得到模糊神经控制网络。对模糊神经网络控制器的算法进行了分析;在Matlab环境下编写控制器的程序,用Simulink进行仿真实验。结果表明:模糊神经网络控制器的真空木材碳化设备输出的温度曲线,稳态误差为0、最大偏移量为1℃、调节时间约为8 s、超调量为2%;湿度曲线在6 s时即可达到稳定,稳态误差为0、最大偏差为1%、超调量为4%;加入扰动后,误差能被快速消除,温湿度的波动幅度相对减小,系统的稳定性更强。模糊神经网络控制器,可减小调节时间、消除误差、提高控制精度,具有很好的鲁棒性。将二者结合设计出的模糊神经网络控制器,具有自适应、学习、识别和模糊信息处理等功能,在处理大规模复杂的模糊应用问题方面具有更好的控制效果。 相似文献
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把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。 相似文献
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利用模糊神经网络对湖泊富营养化程度进行评价的研究 总被引：6，自引：0，他引：6
本文在综合评价体系结构基础上，应用模糊神经网络技术，建立了湖泊富营养化程度模糊神经网络评价系统。并利用该系统对全国16个有代表性的湖泊进行水质评价，均得到了正确的评价结果。 相似文献
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近年来，原来并没有什么必然联系的模糊理论和人工神经网络有了较多的结合．这是由于在模糊系统设计涉及到的3个问题：第一，模糊规则的选取}第二，模糊概率函数（隶属函数）的确定；第三，模糊决策算法的决定．这在有些系统中并不是十分明确的，而人工神经网络却不需要人为干预，而只需通过实际输入、输出数据的学习即可得到其决策．但是人工神经网络也有其缺点，它不够稳定，单独使用确定度不是很高，而且神经网络中所使用的BP算法有其限制性，只能得到局部最优解．
因此，我们将模糊理论与神经网络相结合，根据其预测值与实际值的误差选取适当的权重，建立二者对预测结果的影响关系的模型，用于系统预测．在神经网络中，把BP算法和遗传算法结合起来，得到全局最优解． 相似文献
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专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机系统,它主要分为知识库、综合数据库、推理机、解释器、接口等几部分.现今,中国国内果树专家系统的应用类型主要分为果树栽培生产专家系统和果树营养、病虫害诊断防治决策系统两类;在果树专家系统上的应用研究最多的计算机理论主要是:人工神经网络、模糊神经网络、多媒体技术、web技术等;果树专家系统的开发手段主要是利用现成的农业专家系统平台直接进行二次开发,还有少数是直接利用程序语言进行原型系统开发.今后随着信息技术的不断发展,利用果树学的特点结合先进的计算机理论和技术,将开发出动态的、更具智能化的果树专家系统. 相似文献
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针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪. 相似文献