收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

模糊神经网络的性能及其学习算法研究

何春梅  
【摘要】: 软计算技术是包含模糊逻辑(fuzzy logic)、神经计算(neuro-computing)、进化计算(Evolutionary computing)和概率计算(Probabilistic computing)等基本成员的计算方法论的集合,它是求解高度非线性复杂系统的有效工具。模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)是软计算技术的主要研究内容之一,是智能控制理论中的一个十分活跃的分支,是由人工神经网络与模糊逻辑系统的有机结合而产生的一种混合智能系统。模糊神经网络是一种能处理抽象信息的网络结构,它具有强大的自学习和自调整功能。因此,模糊神经网络的相关研究对软计算技术和智能控制发展具有非常重要的意义。 本文在分析模糊神经网络理论和应用现状的基础上,系统研究了单体FNN和折线FNN这两类FNN模型的性能和学习算法,并将所得成果应用于模糊控制领域,其中主要包括单体FNN训练模式对的摄动问题和折线FNN的逼近性能,并为折线FNN设计了两种模糊学习算法,这些工作为FNN乃至软计算技术的实际应用奠定必要的理论基础。 本文所做的主要工作和研究成果如下: (1)对模糊神经网络的训练模式对的摄动问题进行了研究。首先给出了一般模糊神经网络的训练模式对摄动的鲁棒性定义,然后具体以单体模糊神经网络为例,进行了系统分析,理论研究表明当训练模式对发生最大γ保序摄动时,在h=5的条件下,单体模糊神经网络对训练模式对的摄动全局拥有好的鲁棒性。 (2)对折线模糊神经网络的泛逼近性进行了深入研究。首先限制折线FNN输入或权值的范围,对两种特殊的折线FNNs的泛逼近性进行了系统分析,然后进一步分析了一般意义上的折线FNN的泛逼近性,此处的一般折线FNN是指对网络输入和权阈值没有其他限制。理论研究表明,上述三种折线FNNs均能作为模糊连续函数的通用逼近器,并且证明了:递增性是折线模糊函数保证折线FNN泛逼近性成立的等价条件,从而解决了折线FNN的泛逼近性问题。 (3)为折线模糊神经网络提出了两种模糊梯度学习算法。首先系统研究了Λ—(?)函数导数的基本性质,然后针对折线FNN设计了基于遗传算法或量子遗传算法的两种模糊共扼梯度(CG)算法,在算法迭代的每一步,利用遗传算法或量子遗传算法(GA)来确定最优学习常数,从理论上证明了该模糊共扼梯度算法的收敛性,用于实际模糊控制领域中的实例验证了上述学习过程。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 吴小苗,韩祯祥;电力系统自组织模糊神经网络稳定器[J];电力系统及其自动化学报;1995年04期
2 张绍德,王志营,陈正;基于自适应模糊神经网络的二阶惯性纯滞后系统研究[J];电气传动自动化;1997年02期
3 王耀南;基于遗传算法的模糊神经控制及其应用[J];高技术通讯;1997年03期
4 赵国强;模糊神经网络控制器的设计与仿真[J];辽宁工程技术大学学报;1998年06期
5 达飞鹏,宋文忠;基于模糊神经网络的非线性大系统滑模自适应控制[J];控制与决策;1998年06期
6 鲍其莲,张炎华;模糊神经网络的局部调整快速学习算法[J];上海交通大学学报;1998年08期
7 达飞鹏,宋文忠;用输入输出模型表示的非线性系统的模糊神经网络滑模自适应控制[J];电子学报;2000年07期
8 孙增圻;模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用[J];南京化工大学学报(自然科学版);2000年04期
9 高峡,孙作安;旋转机械故障诊断的模糊神经网络方法[J];沈阳电力高等专科学校学报;2000年04期
10 王秀娟,侍洪波;应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库[J];中南大学学报(自然科学版);2003年04期
11 张彦军,刘俊,张文栋;目标识别中的人工神经网络应用[J];微纳电子技术;2003年Z1期
12 李迎春,申东日,陈义俊;基于模糊神经网络的非线性系统建模方法[J];石油化工自动化;2003年01期
13 王大志,金辉,王振雷;基于遗传算法的非线性多变量系统模糊神经网络控制[J];沈阳工业学院学报;2003年01期
14 叶其革,王晨皓,吴捷;模糊神经网络及其在电力系统中的应用研究[J];继电器;2004年11期
15 聂?,赵荣椿,张艳宁,江泽涛,张晓燕;基于模糊神经网络的印刷体汉字容错识别方法[J];西北工业大学学报;2004年03期
16 曾昭华,苏志军,高珊珊;基于模糊神经网络的火灾探测算法的应用研究[J];自动化技术与应用;2004年09期
17 肖洪昌;李雄刚;;基于模糊神经网络的方向行波保护[J];电工技术;2004年03期
18 邢美凤,冯斌;基于模糊神经网络的核桃病虫害诊断专家系统的设计[J];雁北师范学院学报;2005年02期
19 吴焕瑞,李英华;模糊神经网络中用于分类的几种误差函数的性能比较[J];保定师范专科学校学报;2005年02期
20 王辉球;缪立新;乐奕平;;基于模糊神经网络的交通信号控制[J];ITS通讯;2005年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李仁发;乜崇义;;一种用模糊神经网络建立模糊模型的新方法[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
2 邢杰;萧德云;;FALCON模糊神经网络及其在铝电解槽阳极效应预报中的应用[A];冶金自动化信息网年会论文集[C];2004年
3 席东民;胡琳静;;模糊神经网络在单元机组协调控制中的应用[A];全国第4届信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2010年
4 谭思云;李志明;;基于模糊神经网络的水泥回转窑分解炉温度控制[A];中国硅酸盐学会2003年学术年会论文摘要集[C];2003年
5 孙增圻;;模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
6 徐洪钟;吴中如;;模糊神经网络模型在大坝安全监测中的应用[A];中国水力发电工程学会大坝安全监测专业委员会年会暨学术交流会论文集[C];2000年
7 刘靖;刘念;王海田;党晓强;;基于模糊神经网络的同步发电机转子匝间短路预测[A];四川省电工技术学会电机、电测专业委员会2002年学术年会论文集[C];2002年
8 陈寿平;蒋旭平;;模糊神经网络技术在运动控制运用中的研究[A];全国第16届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集[C];2004年
9 梁志珊;张化光;;模糊神经网络的构造[A];1998中国控制与决策学术年会论文集[C];1998年
10 刘国光;程青蟾;李燮里;张月兰;;声发射模糊神经网络[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 何春梅;模糊神经网络的性能及其学习算法研究[D];南京理工大学;2010年
2 何海;混合动力汽车控制系统设计与仿真[D];华中科技大学;2005年
3 王勇献;蛋白质二级结构预测的模型与方法研究[D];国防科学技术大学;2004年
4 吴建发;优选压裂井方法研究[D];西南石油学院;2005年
5 邓胜祥;石灰炉在线仿真技术与炉况诊断及复杂系统智能控制研究[D];中南大学;2004年
6 隗海林;LPG/汽油两用燃料发动机燃料转换过程控制策略研究[D];吉林大学;2007年
7 王瑞敏;基于神经网络辨识模型的质子交换膜燃料电池系统建模与控制研究[D];上海交通大学;2008年
8 冯秀芳;无线传感器网络数据融合技术的研究及在机械故障诊断中的应用[D];太原理工大学;2009年
9 任芳;基于多传感器数据融合技术的煤岩界面识别的理论与方法研究[D];太原理工大学;2003年
10 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘瑞平;电控汽油机智能故障诊断系统[D];太原理工大学;2011年
2 孟凡华;模糊神经网络在大滞后非线性系统中的应用[D];河北工业大学;2004年
3 韩锋;基于模糊神经网络的电力系统短期负荷预测[D];河北农业大学;2011年
4 张克良;基于模糊神经网络的锅炉燃烧控制方法的研究[D];天津大学;2004年
5 高明帅;循环流化床锅炉灰循环系统控制优化研究[D];华北电力大学(北京);2011年
6 曾珞亚;模糊神经网络的应用与研究[D];广西师范大学;2000年
7 刘鑫伟;车辆行驶信息检测与主动避撞安全控制策略的研究[D];湖南大学;2010年
8 李兆福;模糊神经网络及其应用[D];南京理工大学;2003年
9 宋子辉;基于模糊神经网络技术的D350高速风机故障诊断系统研究[D];中南大学;2004年
10 付鹏程;模糊神经网络在改进跷板梁式减摇系统中的研究[D];武汉理工大学;2003年
中国重要报纸全文数据库 前3条
1 元城;肺癌诊断技术取得新突破[N];中国高新技术产业导报;2001年
2 何进喜;肺癌诊断研究填补国内空白[N];中国医药报;2002年
3 何进喜;肺癌早期诊断又添新手段[N];医药经济报;2001年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978