收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

模糊神经网络研究

程冰  
【摘要】:现代科技的飞速进步,促使控制理论向着更复杂、严密的方向发展。这其中模糊控制和神经网络控制由于其非线性和不依赖对象的数学模型等特点倍受人们的关注。模糊系统善于表达知识,推理类似于人的思维,但过于依赖人的主观因素,缺乏学习和适应的能力;神经网络结构可变,具有较强的自组织、自学习的能力,但是不具有结构性知识表达能力,网络参数缺乏物理意义,且在学习过程中易陷入局部极值。所以将二者的特点结合起来形成模糊神经网络就成了一种必然的趋势。 本论文主要在综合介绍模糊逻辑控制原理和神经网络理论以及模糊神经网络的理论知识基础上,针对系统输入空间难以优化,规则提取困难的缺点,提出了将聚类算法引入模糊神经网络,利用聚类算法来提取系统特征,优化输入空间,从而生成自适应的系统模型,并通过仿真实验进行验证。论文的主要工作如下: 1.综合介绍了模糊控制、神经网络、模糊神经网络、聚类算法知识。 2.由于T—S模型是一种新颖的模糊推理模型,它以线性局域方程取代了一般推理过程中的常数,因此可以用少量的模糊规则生成较复杂的非线性函数。本文对两种应用模糊聚类技术的基于神经网络的T-S模糊推理模型的模糊神经网络进行了研究,前者是,由模糊聚类技术得出规则数,每条规则的适应度和后件部分由神经网络系统构成;后者在此基础上对结构进行简化,由模糊C聚类生成规则适应度,由简化的神经网络构成规则的结论部分,将无导师的学习算法与基于梯度的信息寻优算法相结合,并根据数据分布的密度自适应的调整聚类点的分布情况。 3.由于ANFIS系统的灵活性结合MATLAB软件强大计算、仿真功能,提出了基于减法聚类算法的ANFIS模糊神经网络,并给出了MATLAB实现的仿真实例。该系统能够依照聚类结果自适应的生成规则数目和确定系统结构,设定初始值,并利用算法对参数加以修正。以函数逼近为例说明新算法在自适应能力,建模精度及计算量等方面均优于原算法。


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 刘环宇;厚冲积层立井井筒破坏的发生机理及防治技术研究[D];河海大学;2005年
2 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
3 姜琳;过程控制优化中的智能方法研究[D];吉林大学;2010年
4 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
5 林达;基于模糊神经网络的混沌控制与同步[D];大连理工大学;2011年
6 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
7 吴建发;优选压裂井方法研究[D];西南石油学院;2005年
8 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
9 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
10 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
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
 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